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1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1灰狼优化算法原理
4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解
4.3 基于GWO的多目标优化算法
5.完整程序 1.程序功能描述
基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真#xff0c;目标函数…目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
4.1灰狼优化算法原理
4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解
4.3 基于GWO的多目标优化算法
5.完整程序 1.程序功能描述
基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真目标函数为2个目标函数。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行 迭代1000次 完整程序运行后无水印
3.核心程序
.......................................................................
% MOGWO多目标灰狼优化主循环
for it1:Mitersit% 更新支配关系并获取非支配解集GWO0func_domination(GWO0);GWO0nfunc_Nondomination(GWO0);% 更新存档并执行非支配排序GWO1[GWO1GWO0n];GWO1func_domination(GWO1);GWO1func_Nondomination(GWO1);% 重新分配超立方体索引for i1:numel(GWO1)[GWO1(i).GridIndex,GWO1(i).GridSubIndex]func_index(GWO1(i),G);end% 控制存档大小if numel(GWO1)SmenEXTRAnumel(GWO1)-Smen;GWO1func_Rep(GWO1,EXTRA,gamma);ycostfunc_Costs(GWO1);Gfunc_Hypercubes(ycost,Ngd,alpha);end% 结果处理与绘图costsfunc_Costs(GWO0);ycostfunc_Costs(GWO1);figure(1)plot(costs(1,:),costs(2,:),b.);hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),ro);legend(灰狼,Non-dominated解决方案);hold offdrawnowif it1figure(2)plot(costs(1,:),costs(2,:),b.);hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),ro);legend(灰狼,Non-dominated解决方案);title([迭代次数,num2str(it)]);endif it50figure(3)plot(costs(1,:),costs(2,:),b.);hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),ro);legend(灰狼,Non-dominated解决方案);title([迭代次数,num2str(it)]);endif it200figure(4)plot(costs(1,:),costs(2,:),b.);hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),ro);legend(灰狼,Non-dominated解决方案);title([迭代次数,num2str(it)]);endif it500figure(5)plot(costs(1,:),costs(2,:),b.);hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),ro);legend(灰狼,Non-dominated解决方案);title([迭代次数,num2str(it)]);end
end
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4.本算法原理 灰狼优化Grey Wolf Optimizer, GWO是一种基于群体智能的全球优化算法由Mirjalili等人在2014年提出灵感来源于灰狼在自然界中的狩猎行为。该算法通过模拟灰狼的社会层级结构和狩猎策略有效地搜索解空间以找到问题的最优解。将GWO应用于多目标优化问题Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs则形成了基于GWO的多目标优化算法它能够处理具有多个冲突目标函数的优化问题寻求所谓的帕累托最优解集。
4.1灰狼优化算法原理 在GWO中算法中的每个搜索代理解被称作一只“狼”它们在解空间中搜索以找到最优解。算法定义了三种角色的狼α领导者、β跟随者和δ猎手。搜索过程通过模仿灰狼的领导模式、追捕猎物和群体协作行为进行。
算法步骤
初始化随机生成初始狼群并计算每个狼的位置解的适应值。更新α、β、δ根据适应值确定当前群体中的领导者、跟随者和猎手。更新位置根据领导者的位置和其他狼的位置更新每只狼的位置。评估并更新计算新位置的适应值并更新α、β、δ。重复步骤2-4直至满足停止准则如迭代次数、适应值收敛。
4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解 在多目标优化中帕累托最优解是指不存在另一个解在所有目标函数上都优于它至少在一个目标上更好其余目标至少一样好。寻找帕累托前沿即所有非支配解的集合是多目标优化的核心。
4.3 基于GWO的多目标优化算法 将GWO应用于多目标优化关键在于如何在多目标环境下定义适应值和更新策略以保证算法能够有效地探索和维护帕累托前沿。一种常用的方法是引入多目标适应度评价和多目标优化策略如非支配排序和拥挤距离计算。 基于GWO的多目标优化算法通过模仿灰狼的社交行为和策略结合多目标优化中的非支配排序和拥挤距离等策略能够有效地搜索多目标优化问题的解空间发现帕累托前沿解集。这种方法不仅保持了GWO的高效搜索能力而且增加了处理多目标问题的能力适用于解决工程、经济、环境等领域的复杂决策问题。
5.完整程序
VVV
