智能优化算法－适应度相关优化器求解单目标优化问题

智能优化算法－适应度相关优化器求解单目标优化问题

智能优化算法在数学、工程和其他领域中具有广泛的应用。其中，适应度相关优化器是一种常见的优化算法。本文将详细介绍适应度相关优化器的原理及其在求解单目标优化问题中的应用。同时，提供Matlab代码供读者参考。

适应度相关优化器的原理

适应度相关优化器是一种基于个体适应度的优化算法，通过调整个体的参数来最大化适应度函数的值。适应度相关优化器主要包括进化策略算法、粒子群优化算法以及差分进化算法等。这些算法都是基于随机搜索的思想，但是它们的搜索策略不同。例如，粒子群优化算法基于粒子的群体行为，而进化策略算法则基于个体的遗传操作。

适应度相关优化器的应用

适应度相关优化器可以应用于多种单目标优化问题，例如神经网络训练、参数优化、数据拟合等。其中，最常用的是对函数进行优化。对于一元函数f(x)，我们可以采用进化策略算法求解全局最小值。

function fitness = fitness_func(x)
fitness = -x*sin(sqrt(abs(x)));

D = 1; % 变量维度
N = 50; % 个体数量
G = 500; % 迭代次数

% 算法参数设定
F = 0.9; % 缩放因子
CR = 0.1; % 交叉概率
Xmin = -100; % 取值范围
Xmax = 100;