写个粒子群高斯变异操作的Matlab 程序
时间: 2023-07-24 14:42:57 浏览: 242
基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法附matlab代码 上传版本.zip
以下是一个简单的粒子群算法高斯变异操作的 Matlab 程序示例:
```matlab
function [new_position] = mutate(position, mutation_rate, lb, ub, sigma)
% position: 粒子当前位置
% mutation_rate: 变异概率
% lb: 粒子位置下限
% ub: 粒子位置上限
% sigma: 高斯变异的标准差
% 判断是否进行变异操作
if rand < mutation_rate
% 随机选择一个维度进行变异操作
dim = randi(length(position));
% 产生高斯扰动
delta = sigma * randn();
% 计算新位置
new_position = position;
new_position(dim) = position(dim) + delta;
% 越界处理
new_position = max(min(new_position, ub), lb);
else
% 不进行变异操作,返回原始位置
new_position = position;
end
```
以上程序实现了一个简单的粒子群算法高斯变异操作,其中 position 表示粒子当前的位置,mutation_rate 表示变异概率,lb 和 ub 分别表示粒子位置的下限和上限,sigma 表示高斯变异的标准差。程序先判断是否进行变异操作,如果进行变异操作,则随机选择一个维度进行变异,并产生一个高斯扰动,计算出新的位置;如果不进行变异操作,则直接返回原始位置。在计算新位置时,还进行了越界处理,确保新位置在粒子位置的取值范围内。
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