智能优化算法-进化交配算法：求解单目标优化问题附matlab代码

智能优化算法-进化交配算法：求解单目标优化问题附matlab代码

进化交配算法（Evolutionary Mating Algorithm，EMA）是一种基于遗传算法和其他进化算法的演化交配策略。它利用生物进化的交配、突变和选择机制来解决单目标优化问题，具有较高的收敛速度和全局搜索能力。

EMA的搜索过程主要包括个体初始化、适应度评估、选择操作、交配操作、变异操作和终止判断。其中，适应度评估是将每个个体映射到评价函数空间中，在计算机中进行对其进行评估得出一个数值作为该个体的适应度值，选择操作则是根据适应度值大小按照一定概率选取子代进行繁殖。交配操作是EMA的核心，它通过随机交换两个父代的染色体片段，从而产生新的个体；变异操作则是对某些个体进行一定概率的基本操作，如单点突变等。

下面给出EMA的matlab代码实现：

function [best_fitness, best_solution] = EMA<