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【鷹棲息優(yōu)化算法】基于鷹棲息優(yōu)化算法求解單目標(biāo)優(yōu)化問題附matlab代碼

2022-05-09 14:27 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

1 簡介

2 部分代碼


clear all clcclose allSearchAgents_no=30; % Number of search agents 種群數(shù)量Function_name='F2'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)Max_iteration=1000; % Maximum numbef of iterations 設(shè)定最大迭代次數(shù)% Load details of the selected benchmark function[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); ?%設(shè)定邊界以及優(yōu)化函數(shù)[Best_pos,Best_score,SSA_curve]=EPO_fun(Max_iteration,SearchAgents_no,lb,ub,dim,fobj); %開始優(yōu)化figure('Position',[269 ? 240 ? 660 ? 290])%Draw search spacesubplot(1,2,1);func_plot(Function_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])%Draw objective spacesubplot(1,2,2);semilogy(SSA_curve,'Color','g','linewidth',2)title('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');legend('EPO');axis tightgrid onbox on

3 仿真結(jié)果

4 參考文獻(xiàn)

[1] Khan A T , Senior S L , Stanimirovic P S , et al. Model-Free Optimization Using Eagle Perching Optimizer[J]. 2018.

博主簡介:擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真,相關(guān)matlab代碼問題可私信交流。

部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn),若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除。





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