:为了进免陷入局部优化，提出使用混合遗传算法，即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法，根据个体适应性的变异值和概率值，来保持个体的多样性，阻止提前收数，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收数速度，较好地解决了群体的多样性和收数速度的矛质.算法分析和测试表明，该改进算法是有效的.

基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（解决求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案而不是将单个样本作为一个问题的可能解决方案。对遗传算法中适应的概念进行相应改进。

博客https://blog.csdn.net/xs1997/article/details/103357654#comments缺少的所用的CROSSOVER函数、OBJFUNC函数的代码，提供给大家。

深紫外(DUV)光刻机照明系统普遍采用衍射光学元件(DOE)实现光瞳整形。根据光刻机的指标要求，衍射光学元件应具有高衍射效率和高均匀性的特点。传统的相位恢复算法如Gerchberg-Saxton (GS)及其改进算法，一般只能通过降低均匀性来提高衍射效率，无法得到最优的解。而全局优化算法如模拟退火法、遗传基因法等需要大量的计算时间，难以实现像素数目多的深紫外DOE 的设计。为了克服上述困难，提出了一种基于GS的混合梯度下降算法，在迭代过程中对每次迭代的振幅进行加权反馈修正，在加快收敛速度的同时，