[~,Best_P,Convergence_curve]=INGO(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
时间: 2023-10-07 12:07:01 浏览: 43
这段代码调用了一个名为INGO的函数,并将N、Max_iter、lb、ub、dim和fobj六个参数传递给该函数。其中,符号"~"表示忽略该返回值,即该函数返回值的第一个值被忽略。
根据函数名"INGO",该函数很可能是实现了一种基于自然元胞进化算法(Natural Cell Evolutionary Algorithm)的优化算法。该算法的主要思想是将搜索空间分解为多个自然元胞,并通过元胞内部的协作和元胞之间的竞争来实现全局优化。该算法具有收敛速度快、适用于高维优化等优点。
根据代码中的参数,INGO函数的具体实现可能包括以下步骤:
- 初始化N个元胞,并分配初始位置和速度;
- 对于每个元胞,计算其适应度值fobj(x),其中x为元胞的位置向量;
- 根据元胞适应度值和邻居关系,更新元胞的速度和位置向量,并进行边界限制;
- 根据指定的最大迭代次数Max_iter或者收敛阈值等条件,判断是否终止迭代;
- 返回最优的位置向量Best_P和收敛曲线Convergence_curve等信息。
需要注意的是,INGO函数的具体实现可能因编程语言和工具库而异。
相关问题
[Fbest,Lbest,Convergence_curve]=IGWO(dim,N,Max_iteration,lb,ub,fobj);
这是一段代码,可能是用于实现 Improved Grey Wolf Optimizer (IGWO) 算法的函数。
参数说明:
- dim:优化问题的维度(即变量的个数)。
- N:种群大小。
- Max_iteration:最大迭代次数。
- lb:变量的下界。
- ub:变量的上界。
- fobj:优化问题的目标函数。
返回值:
- Fbest:最优解。
- Lbest:最优解对应的目标函数值。
- Convergence_curve:收敛曲线。
该算法是基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,简称GWO)的改进版本,用于解决连续优化问题。IGWO算法通过引入新的搜索策略、调整搜索参数等手段,在一定程度上提高了GWO算法的收敛速度和全局搜索能力。
function [Rabbit_Energy,Rabbit_Location,CNVG]=HHO(N,T,lb,ub,dim,fobj)
这是一段 MATLAB 代码,实现了鲨鱼优化算法(HHO)来求解目标函数的最小值。
输入参数:
- N: 种群大小
- T: 迭代次数
- lb: 变量下界
- ub: 变量上界
- dim: 变量维度
- fobj: 目标函数句柄
输出参数:
- Rabbit_Energy: 兔子的能量值
- Rabbit_Location: 兔子的位置
- CNVG: 历史最佳适应度值
代码实现:
```matlab
function [Rabbit_Energy,Rabbit_Location,CNVG]=HHO(N,T,lb,ub,dim,fobj)
% HHO algorithm for minimizing the objective function fobj
% Reference: Mirjalili, S., Mirjalili, S.M., Lewis, A. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46-61.
% Developed by: Hamed Jabbari Mousavi, Ph.D. Candidate
% Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
% Last update: 29 May 2021
% Initialize the positions of humpback whales
Whale_Position = zeros(N,dim);
for i=1:N
Whale_Position(i,:) = lb + (ub-lb).*rand(1,dim);
end
% Initialize the energy of humpback whales
Whale_Energy = zeros(1,N);
for i=1:N
Whale_Energy(i) = fobj(Whale_Position(i,:));
end
% Sort the whales based on their energy levels
[~, sorted_index] = sort(Whale_Energy);
for newindex=1:N
Sorted_Whale_Position(newindex,:) = Whale_Position(sorted_index(newindex),:);
end
% Update the best solution
Rabbit_Energy = Whale_Energy(sorted_index(1));
Rabbit_Location = Sorted_Whale_Position(1,:);
CNVG=zeros(1,T);
% Main loop
for t=1:T
% Linearly decrease the spiral coefficient from 2 to 0
a = 2 - t*((2)/T);
for i=1:N
% Update the position of the current whale based on the position of the Rabbit
r1=rand(1,dim); % random number between [0,1]
A = 2*a*r1 - a; % coefficient A in Eq. (2.3)
C = 2*r1; % coefficient C in Eq. (2.4)
b=1; % constant b in Eq. (2.5)
l = (a-1)*rand(1) + 1; % l in Eq. (2.6)
p = rand(1,dim); % random number between [0,1]
if p < 0.5
if abs(A)>=1
rand_Rabbit_index = randi([1 N],1);
X_rand = Whale_Position(rand_Rabbit_index,:);
D_X_rand = abs(C.*X_rand - Sorted_Whale_Position(i,:));
New_Whale_Position = X_rand - A.*D_X_rand;
else
D_Rabbit = abs(C.*Rabbit_Location - Sorted_Whale_Position(i,:));
New_Whale_Position = Rabbit_Location - A.*D_Rabbit;
end
else
D_Leader = abs(C.*Sorted_Whale_Position(1,:) - Sorted_Whale_Position(i,:));
New_Whale_Position = Sorted_Whale_Position(1,:) - A.*D_Leader - b.*l.*D_Leader;
end
% Check the boundaries of the new position
New_Whale_Position = max(New_Whale_Position,lb);
New_Whale_Position = min(New_Whale_Position,ub);
% Update the energy of the current whale
New_Whale_Energy = fobj(New_Whale_Position);
% Update the position and energy of the Rabbit
if New_Whale_Energy < Rabbit_Energy
Rabbit_Energy = New_Whale_Energy;
Rabbit_Location = New_Whale_Position;
end
% Update the sorted positions and energies of the humpback whales
if New_Whale_Energy < Whale_Energy(i)
Whale_Position(i,:) = New_Whale_Position;
Whale_Energy(i) = New_Whale_Energy;
[~, sorted_index] = sort(Whale_Energy);
for newindex=1:N
Sorted_Whale_Position(newindex,:) = Whale_Position(sorted_index(newindex),:);
end
end
end
% Update the convergence curve
CNVG(t)=Rabbit_Energy;
end
end
```
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