增加了平移步数来优化爬山法的matlab代码
时间: 2023-08-06 22:08:35 浏览: 51
以下是一种增加了平移步数来优化爬山法的Matlab代码:
```matlab
function [xopt, fopt] = hillclimbing_shift(f, x0, delta, niter, nshifts)
% f - 目标函数
% x0 - 初始解
% delta - 步长
% niter - 迭代次数
% nshifts - 平移步数
x = x0;
fx = f(x);
for i = 1:niter
% 生成新解
xnew = x + delta * randn(size(x));
fxnew = f(xnew);
% 比较新解和当前解
if fxnew < fx
x = xnew;
fx = fxnew;
end
% 进行平移
for j = 1:nshifts
xshift = x + delta * randn(size(x));
fxshift = f(xshift);
if fxshift < fx
x = xshift;
fx = fxshift;
end
end
end
xopt = x;
fopt = fx;
```
其中,`f`是目标函数,`x0`是初始解,`delta`是步长,`niter`是迭代次数,`nshifts`是平移步数。在每次迭代中,算法会生成一个新解`xnew`,并计算其目标函数值`fxnew`,然后比较新解和当前解的目标函数值,如果新解更优则接受,否则保持当前解不变。然后进行`nshifts`次平移操作,每次生成一个平移后的解`xshift`,并计算其目标函数值`fxshift`,然后比较平移后的解和当前解的目标函数值,如果平移后的解更优则接受,否则保持当前解不变。
平移操作可以增加算法的搜索空间,避免算法陷入局部最优解。但是平移步数需要适当控制,过多的平移步数可能会增加算法的计算复杂度,降低搜索效率。