多目标鲸鱼算法Matlab仿真
时间: 2023-11-30 07:12:55 浏览: 85
多目标鲸鱼算法(Multi-Objective Whale Optimization Algorithm,MOWOA)是一种优化算法,用于解决多目标优化问题。相较于其他优化算法,MOWOA具有更好的全局搜索能力和收敛速度。以下是一个基于Matlab的MOWOA算法的简单实现,供参考:
```matlab
%% 优化问题的目标函数
function [f1, f2] = objfun(x)
f1 = x(1)^2 + x(2)^2;
f2 = (x(1)-1)^2 + x(2)^2;
end
%% 多目标鲸鱼算法实现
function x = mowoa(objfun, n, lb, ub, maxiter, popul, a, b)
% 参数说明:
% objfun:目标函数句柄
% n:决策变量个数
% lb:每个决策变量的下界
% ub:每个决策变量的上界
% maxiter:最大迭代次数
% popul:种群大小
% a:步长系数
% b:螺旋桨因子
% 返回值x:最优解
% 初始化种群
x = zeros(popul, n); % 每行代表一个解
for i = 1:popul
x(i, :) = lb + (ub-lb).*rand(1, n); % 随机初始化解
end
% 迭代优化
for iter = 1:maxiter
% 计算每个解的目标函数值
f = zeros(popul, 2);
for i = 1:popul
[f1, f2] = objfun(x(i, :));
f(i, :) = [f1, f2];
end
% 记录最优解
[~, idx] = min(sum(f, 2)); % 最优解是两个目标函数值之和最小的
xbest = x(idx, :);
% 更新每个解
for i = 1:popul
% 计算鲸鱼运动向量
A = 2*a*rand(1, n) - a; % 随机生成[-a, a]的步长
C = 2*rand(1, n); % 随机生成[0, 2]的控制参数
l = randn(1, n); % 随机生成正态分布的螺旋桨因子
p = rand(); % 随机生成[0, 1]的概率因子
D = abs(C.*xbest - x(i, :)); % 计算每个决策变量与最优解之间的距离
xnew = xbest - A.*D.*sign(l).*log(1./p); % 计算新解
xnew = max(xnew, lb); % 限制下界
xnew = min(xnew, ub); % 限制上界
% 根据新解的目标函数值更新最优解
[f1, f2] = objfun(xnew);
if (f1 + f2) < sum(f(idx, :))
xbest = xnew;
end
% 更新解
x(i, :) = xnew;
end
end
end
%% 测试
n = 2; % 决策变量个数
lb = [-5, -5]; % 决策变量下界
ub = [5, 5]; % 决策变量上界
maxiter = 100; % 最大迭代次数
popul = 20; % 种群大小
a = 0.5; % 步长系数
b = 1; % 螺旋桨因子
objfun_handle = @objfun; % 目标函数句柄
x = mowoa(objfun_handle, n, lb, ub, maxiter, popul, a, b);
% 输出最优解
disp('最优解:');
disp(x);
```
请注意,这只是一个简单的实现,可以根据实际问题进行调整。此外,该代码的目标函数为一个简单的二目标函数,如果您需要求解其他复杂的多目标优化问题,需要更改目标函数的定义和计算方式。
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