优化这段代码 for k=1:1:20 N=10*k; A=zeros(N,N); b=zeros(N,1); u=zeros(N,1); h=(right-left)/N; x1=[left : h : right]; x2=[x1(1)+h/2 : h : x1(N)+h/2]; for i=1:1:N-1 hi1=x1(i+1)-x1(i); hi2=x1(i+2)-x1(i+1); A(i,i)=p(x2(i+1))/hi1 + p(x2(i))/hi2 + (hi1+hi2)/2*q(x1(i+1)); A(i,i+1)=-p(x2(i+1))/hi2; b(i)=(hi1+hi2)/2*f(x1(i+1)); if i~=1 A(i,i-1)=-p(x2(i))/hi1; end end

时间: 2023-06-13 10:07:56 浏览: 99
RAR

优化算法的代码

可以尝试以下优化: 1. 向量化变量和操作,尽量使用向量和矩阵运算代替循环。例如,可以将 x1 和 x2 合并成一个向量 x,并用 diff 函数计算 hi1 和 hi2,用 .* 和 ./ 运算代替循环中的乘法和除法。 2. 避免重复计算。例如,可以将 (hi1+hi2)/2 计算出来,然后重复使用。 3. 预分配矩阵和向量。可以在循环外部预先分配 A、b 和 u 的大小,避免循环中重复分配空间。 下面是优化后的代码示例: ``` for k = 1:20 N = 10*k; A = zeros(N-1, N-1); b = zeros(N-1, 1); u = zeros(N, 1); h = (right-left)/N; x = linspace(left, right, N+1); x2 = x(1:end-1) + h/2; hi1 = diff(x); hi2 = diff(x([2:end, end])); p1 = p(x2)./hi1; p2 = p(x2)./hi2; q1 = (hi1+hi2)/2 .* q(x(2:end-1)); f1 = (hi1+hi2)/2 .* f(x(2:end-1)); A = diag(p1 + p2 + q1) + diag(-p2(1:end-1), -1) + diag(-p1(2:end), 1); b = f1; u(2:end-1) = A\b; end ```
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代码解释:format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax) Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题,原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

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