多目标鲸鱼优化算法matlab代码

时间: 2023-11-25 10:36:48 浏览: 38
抱歉,我目前无法提供完整的多目标鲸鱼优化算法的 Matlab 代码。然而,我可以为您提供一个基本的框架和伪代码,以帮助您开始编写自己的算法。请注意,这只是一个示例,您需要根据您的具体问题和优化目标进行相应的调整。 以下是一个简单的多目标鲸鱼优化算法的伪代码: ```matlab % 初始化参数 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 num_whales = 50; % 鲸鱼数量 num_dimensions = 30; % 维度数量 lower_bound = -100; % 变量下界 upper_bound = 100; % 变量上界 % 随机初始化鲸鱼位置和速度 positions = lower_bound + (upper_bound - lower_bound) * rand(num_whales, num_dimensions); velocities = zeros(num_whales, num_dimensions); % 循环迭代 for iteration = 1:max_iterations % 计算每只鲸鱼的适应度值 fitness_values = evaluate_fitness(positions); % 根据适应度值进行排序,得到帕累托最优解集合 [pareto_front, pareto_indices] = non_dominated_sort(fitness_values); % 更新帕累托最优解集合 pareto_positions = positions(pareto_indices, :); % 更新全局最优解 global_best_position = pareto_positions(1, :); % 更新鲸鱼位置和速度 for whale = 1:num_whales % 随机选择两只鲸鱼作为参考 reference_1 = randi(num_whales); reference_2 = randi(num_whales); % 更新速度 velocities(whale, :) = velocities(whale, :) + rand() * (pareto_positions(reference_1, :) - positions(whale, :)) + rand() * (global_best_position - positions(whale, :)); % 限制速度在一定范围内 velocities(whale, :) = max(-1, min(velocities(whale, :), 1)); % 更新位置 positions(whale, :) = positions(whale, :) + velocities(whale, :); % 限制位置在一定范围内 positions(whale, :) = max(lower_bound, min(positions(whale, :), upper_bound)); end end % 返回帕累托最优解集合 pareto_front % 以下是您需要根据您的问题自定义的辅助函数: function fitness_values = evaluate_fitness(positions) % 计算适应度值 % 根据您的具体问题进行定义 end function [pareto_front, pareto_indices] = non_dominated_sort(fitness_values) % 对适应度值进行非支配排序 % 根据您的具体问题进行定义 end ``` 请根据您的具体问题和优化目标进行适当调整和扩展该伪代码。希望这可以帮助到您!

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