多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码

时间: 2023-10-03 19:03:58 浏览: 33
多目标鲸鱼算法的Matlab代码实现比较复杂,需要涉及到算法的各个模块,包括鲸鱼集群的初始化、适应度函数的定义、搜索策略的设计等等,以下是一个简单的多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码示例,供你参考: ```matlab % 多目标鲸鱼算法(MOWOA)的Matlab仿真代码演示 %% 参数设置 pop_size = 30; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代次数 dim = 5; % 变量维度 obj_num = 2; % 目标函数数目 ub = [10 10 10 10 10]; % 变量上限 lb = [0 0 0 0 0]; % 变量下限 %% 初始化鲸鱼集群 pop = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub-lb, pop_size, 1); % 随机初始化鲸鱼位置 pop_fit = obj_fun(pop); % 计算鲸鱼个体适应度 %% 迭代搜索 for gen = 1:max_gen % 计算鲸鱼个体适应度 pop_fit = obj_fun(pop); % 计算鲸鱼个体权重 w = get_weight(pop_fit); % 计算鲸鱼个体距离 d = get_distance(pop); % 计算新的鲸鱼位置 new_pop = update_position(pop, w, d); % 保留最优解 [~, best_idx] = min(pop_fit); best_pop = pop(best_idx, :); best_fit = pop_fit(best_idx, :); % 更新鲸鱼集群 pop = new_pop; % 输出当前迭代结果 fprintf('Generation %d: Best Cost = %f\n', gen, best_fit); end %% 适应度函数 function f = obj_fun(x) obj1 = sum(x.^2, 2); obj2 = sum((x-1).^2, 2); f = [obj1 obj2]; end %% 计算鲸鱼个体权重 function w = get_weight(fit) w = 1 ./ (1 + fit); end %% 计算鲸鱼个体距离 function d = get_distance(pop) n = size(pop, 1); d = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n d(i,j) = norm(pop(i,:) - pop(j,:)); end end end %% 计算新的鲸鱼位置 function new_pop = update_position(pop, w, d) n = size(pop,1); new_pop = zeros(size(pop)); for i = 1:n a = 2 * rand(1) - 1; A = 2 * a .* w(i) - w(i); C = 2 * rand(1); % 鲸鱼搜索策略 if rand(1) < 0.5 % 运动向目标点 dist = d(i,:); [~, idx] = min(dist); X1 = pop(idx,:); D = abs(C * X1 - pop(i,:)); new_pop(i,:) = X1 - A .* D; else % 运动向全局最优点 [~, idx] = min(w); X2 = pop(idx,:); D = abs(C * X2 - pop(i,:)); new_pop(i,:) = X2 - A .* D; end end end ``` 以上是一个简单的多目标鲸鱼算法Matlab仿真代码示例,其中包括了算法的各个模块,可以根据具体的问题进行修改和调整。希望这可以帮助你进行多目标鲸鱼算法的Matlab仿真。

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解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

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