智能优化算法及其matlab实例2例题源代码

1、智能优化算法实例——遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化和遗传学原理的优化算法，它可以应用于复杂的非线性目标函数优化问题。下面是一个基于matlab的遗传算法实例：

% 目标函数
function y = fun(x)
y = (x(1)-2)^2 + (x(2)-1)^2 + 4*(x(3)+3)^2 + 7*(x(4)-5)^2 + 2*(x(5)-1)^2;

% 遗传算法求解
lb = [-10,-10,-10,-10,-10]; % 变量下限
ub = [10,10,10,10,10]; % 变量上限
IntCon = [1,2,3,4,5]; % 整数变量
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',500,'TolFun',1e-6);
[x,fval] = ga(@fun,5,[],[],[],[],lb,ub,[],IntCon,options);

% 显示结果
fprintf('解向量: ');fprintf('%g ',x);fprintf('\n');
fprintf('目标函数值: %g\n',fval);

2、智能优化算法实例——粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群等生物在寻求食物过程中的交流与合作，从而获得更优解。下面是一个基于matlab的粒子群优化算法实例：

% 目标函数
function y = fun(x)
y = sin(x(1))^2 + sin(x(2))^2 + sin(x(3))^2;

% PSO算法求解
lb = [-10,-10,-10]; % 变量下限
ub = [10,10,10]; % 变量上限
options = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',100,'MaxIterations',500,'FunctionTolerance',1e-6);
[x,fval] = particleswarm(@fun,3,lb,ub,options);

% 显示结果
fprintf('解向量: ');fprintf('%g ',x);fprintf('\n');
fprintf('目标函数值: %g\n',fval);

这两个实例都是典型的基于matlab的智能优化算法实现，可以为科研和工程领域的问题提供有力支持。