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#x1f4a5;1 概述
#x1f4da;2 运行结果
#x1f389;3 参考文献
#x1f468;#x1f4bb;4 Matlab代码 #x1f4a5;1 概述
随着计算机科学与技术的迅速发展,人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人们对科学技术提出了新的和更高的要求,其… 目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码 1 概述
随着计算机科学与技术的迅速发展,人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人们对科学技术提出了新的和更高的要求,其中高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。蛙跳算法是一种新兴的群智能优化算法,概念简单,易于实现。自从2003年Eusufr和Lansey首次应用该算法,之后在一些领域获得了成功应用。蛙跳算法具有较强的全局搜索能力,但同时对于一些复杂的问题依然存在着收敛速度不是很快、易于陷入局部极值的缺点,并且传统的蛙跳算法模型适合于解决连续优化问题,不适合解决离散的组合优化问题。为此,根据蛙跳算法的优化机理,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法,并结合简化邻域搜索算法给出了三种改进策略,对新算法进行了改进。同时进行了仿真实验研究。
2 运行结果 主函数部分代码
% Cite as:
% Mostapha Kalami Heris, Shuffled Frog Leaping Algorithm in MATLAB (URL: https://yarpiz.com/71/ypea109-shuffled-frog-leaping-algorithm), Yarpiz, 2015.
%
% Contact Info: sm.kalamigmail.com, infoyarpiz.com
%
clc;
clear;
close all;
%% Problem Definition
% Objective Function
CostFunction (x) Sphere(x);
nVar 10; % Number of Unknown Variables
VarSize [1 nVar]; % Unknown Variables Matrix Size
VarMin -10; % Lower Bound of Unknown Variables
VarMax 10; % Upper Bound of Unknown Variables
%% SFLA Parameters
MaxIt 1000; % Maximum Number of Iterations
nPopMemeplex 10; % Memeplex Size
nPopMemeplex max(nPopMemeplex, nVar1); % Nelder-Mead Standard
nMemeplex 5; % Number of Memeplexes
nPop nMemeplex*nPopMemeplex; % Population Size
I reshape(1:nPop, nMemeplex, []);
% FLA Parameters
fla_params.q max(round(0.3*nPopMemeplex), 2); % Number of Parents
fla_params.alpha 3; % Number of Offsprings
fla_params.beta 5; % Maximum Number of Iterations
fla_params.sigma 2; % Step Size
fla_params.CostFunction CostFunction;
fla_params.VarMin VarMin;
fla_params.VarMax VarMax;
%% Initialization
% Empty Individual Template
empty_individual.Position [];
empty_individual.Cost [];
% Initialize Population Array
pop repmat(empty_individual, nPop, 1);
% Initialize Population Members
for i 1:nPoppop(i).Position unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);pop(i).Cost CostFunction(pop(i).Position);
end
% Sort Population
pop SortPopulation(pop);
% Update Best Solution Ever Found
BestSol pop(1);
% Initialize Best Costs Record Array
BestCosts nan(MaxIt, 1);
%% SFLA Main Loop
for it 1:MaxItfla_params.BestSol BestSol;
% Initialize Memeplexes ArrayMemeplex cell(nMemeplex, 1);% Form Memeplexes and Run FLAfor j 1:nMemeplex% Memeplex FormationMemeplex{j} pop(I(j, :));% Run FLAMemeplex{j} RunFLA(Memeplex{j}, fla_params);% Insert Updated Memeplex into Populationpop(I(j, :)) Memeplex{j};end% Sort Populationpop SortPopulation(pop);% Update Best Solution Ever FoundBestSol pop(1);% Store Best Cost Ever FoundBestCosts(it) BestSol.Cost;% Show Iteration Informationdisp([Iteration num2str(it) : Best Cost num2str(BestCosts(it))]);end
%% Results
figure;
%plot(BestCosts, LineWidth, 2);
semilogy(BestCosts, LineWidth, 2);
xlabel(Iteration);
ylabel(Best Cost);
grid on;
3 参考文献
[1]赵守法. 蛙跳算法的研究与应用[D].华东师范大学,2008.
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