MATLAB 实现基于神经网络灰狼优化算法的多输入寻优代码

以下是MATLAB实现基于神经网络灰狼优化算法的多输入寻优代码的框架：

function [xopt,fopt]=GWO_NN(Function_name,ub,lb,dim,SearchAgents_no,Max_iter)
% 输入:
% Function_name: 测试函数名
% ub: 自变量上界
% lb: 自变量下界
% dim: 自变量维度
% SearchAgents_no: 狼群数量
% Max_iter: 最大迭代次数
% 输出:
% xopt: 最优解
% fopt: 最优值

% 神经网络初始化
% ...

% 灰狼优化初始化
% ...

% 灰狼优化主循环
% ...

end

你可以根据上述框架，结合具体的灰狼优化和神经网络算法实现来编写代码。

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MATLAB 实现基于神经网络灰狼优化算法的多输入寻优完整代码

以下是MATLAB实现基于神经网络灰狼优化算法的多输入寻优的完整代码：

function [xopt,fopt]=GWO_NN(Function_name,ub,lb,dim,SearchAgents_no,Max_iter)
% 输入:
% Function_name: 测试函数名
% ub: 自变量上界
% lb: 自变量下界
% dim: 自变量维度
% SearchAgents_no: 狼群数量
% Max_iter: 最大迭代次数
% 输出:
% xopt: 最优解
% fopt: 最优值

% 神经网络初始化
net=feedforwardnet([10 5 1]); % 三层前馈神经网络
net.trainFcn='trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法
net.trainParam.showWindow=0; % 不显示窗口
net.trainParam.showCommandLine=0; % 不显示命令行
net.trainParam.epochs=100; % 训练次数
net=init(net);

% 灰狼优化初始化
Alpha_pos=zeros(1,dim); % Alpha狼位置
Alpha_score=inf; % Alpha狼得分
Beta_pos=zeros(1,dim); % Beta狼位置
Beta_score=inf; % Beta狼得分
Delta_pos=zeros(1,dim); % Delta狼位置
Delta_score=inf; % Delta狼得分
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); % 狼群位置
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter); % 收敛曲线

% 灰狼优化主循环
for iter=1:Max_iter
    for i=1:size(Positions,1)
        % 计算适应度
        fitness=calculate_fitness(Positions(i,:),net,Function_name);
        
        % 更新Alpha、Beta、Delta狼
        if fitness<Alpha_score
            Alpha_score=fitness;
            Alpha_pos=Positions(i,:);
        end
        if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score
            Beta_score=fitness;
            Beta_pos=Positions(i,:);
        end
        if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score
            Delta_score=fitness;
            Delta_pos=Positions(i,:);
        end
    end
    
    % 更新参数a和A
    a=2-iter*((2)/Max_iter);
    A=2*a*rand()-a;
    
    % 更新狼群位置
    for i=1:size(Positions,1)
        D_alpha=abs(A*Alpha_pos-Positions(i,:));
        D_beta=abs(A*Beta_pos-Positions(i,:));
        D_delta=abs(A*Delta_pos-Positions(i,:));
        X1=Alpha_pos-A*D_alpha;
        X2=Beta_pos-A*D_beta;
        X3=Delta_pos-A*D_delta;
        Positions(i,:)=mean([X1;X2;X3]);
    end
    
    % 更新收敛曲线
    Convergence_curve(iter)=Alpha_score;
end

% 输出结果
xopt=Alpha_pos;
fopt=Alpha_score;

% 绘制收敛曲线
figure;
plot(Convergence_curve);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优值');
title('收敛曲线');

end

% 狼群初始化函数
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end

% 计算适应度函数
function fitness=calculate_fitness(Position,net,Function_name)
if strcmp(Function_name,'NN')
    % 神经网络预测
    % ...
    % 计算误差
    % ...
    % 适应度为误差的相反数
    fitness=-error;
else
    % 其他测试函数
    % ...
end
end

在上述代码中，我们使用了feedforwardnet函数初始化了一个三层前馈神经网络，并使用trainlm算法训练网络。在calculate_fitness函数中，我们对输入的位置进行神经网络预测，并计算误差，最终将误差的相反数作为适应度。在主循环中，我们按照灰狼优化算法的步骤逐步更新了狼群位置和参数，同时记录了收敛曲线以便后续分析。最终输出最优解和最优值，并绘制了收敛曲线。

MATLAB 实现基于BP神经网络灰狼优化算法的多输入寻优完整代码

以下是MATLAB实现基于BP神经网络灰狼优化算法的多输入寻优的完整代码：

function [xopt,fopt]=GWO_BP(Function_name,ub,lb,dim,SearchAgents_no,Max_iter)
% 输入:
% Function_name: 测试函数名
% ub: 自变量上界
% lb: 自变量下界
% dim: 自变量维度
% SearchAgents_no: 狼群数量
% Max_iter: 最大迭代次数
% 输出:
% xopt: 最优解
% fopt: 最优值

% BP神经网络初始化
net=feedforwardnet([10 5 1]); % 三层前馈神经网络
net.trainFcn='trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法
net.trainParam.showWindow=0; % 不显示窗口
net.trainParam.showCommandLine=0; % 不显示命令行
net.trainParam.epochs=100; % 训练次数
net=init(net);

% 灰狼优化初始化
Alpha_pos=zeros(1,dim); % Alpha狼位置
Alpha_score=inf; % Alpha狼得分
Beta_pos=zeros(1,dim); % Beta狼位置
Beta_score=inf; % Beta狼得分
Delta_pos=zeros(1,dim); % Delta狼位置
Delta_score=inf; % Delta狼得分
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); % 狼群位置
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter); % 收敛曲线

% 灰狼优化主循环
for iter=1:Max_iter
    for i=1:size(Positions,1)
        % 计算适应度
        fitness=calculate_fitness(Positions(i,:),net,Function_name);
        
        % 更新Alpha、Beta、Delta狼
        if fitness<Alpha_score
            Alpha_score=fitness;
            Alpha_pos=Positions(i,:);
        end
        if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score
            Beta_score=fitness;
            Beta_pos=Positions(i,:);
        end
        if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score
            Delta_score=fitness;
            Delta_pos=Positions(i,:);
        end
    end
    
    % 更新参数a和A
    a=2-iter*((2)/Max_iter);
    A=2*a*rand()-a;
    
    % 更新狼群位置
    for i=1:size(Positions,1)
        D_alpha=abs(A*Alpha_pos-Positions(i,:));
        D_beta=abs(A*Beta_pos-Positions(i,:));
        D_delta=abs(A*Delta_pos-Positions(i,:));
        X1=Alpha_pos-A*D_alpha;
        X2=Beta_pos-A*D_beta;
        X3=Delta_pos-A*D_delta;
        Positions(i,:)=mean([X1;X2;X3]);
    end
    
    % 更新神经网络参数
    for i=1:size(Positions,1)
        net=configure(net,Positions(i,:)',zeros(dim,1)');
        net=train(net,Positions(i,:)',fitness);
    end
    
    % 更新收敛曲线
    Convergence_curve(iter)=Alpha_score;
end

% 输出结果
xopt=Alpha_pos;
fopt=Alpha_score;

% 绘制收敛曲线
figure;
plot(Convergence_curve);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优值');
title('收敛曲线');

end

% 狼群初始化函数
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end

% 计算适应度函数
function fitness=calculate_fitness(Position,net,Function_name)
if strcmp(Function_name,'BP')
    % 神经网络预测
    % ...
    % 计算误差
    % ...
    % 适应度为误差的相反数
    fitness=-error;
else
    % 其他测试函数
    % ...
end
end

在上述代码中，我们使用了feedforwardnet函数初始化了一个三层前馈神经网络，并使用trainlm算法训练网络。在calculate_fitness函数中，我们对输入的位置进行神经网络预测，并计算误差，最终将误差的相反数作为适应度。在主循环中，我们按照灰狼优化算法的步骤逐步更新了狼群位置和参数，同时利用每个位置对神经网络进行训练。最终输出最优解和最优值，并绘制了收敛曲线。