优化 这段代码clear ; u=zeros(11, 11); u(11,:)=1; x=0:0.6:6; y=0:0.2/3:2/3; [x,y]=meshgrid(x,y); for k=1:1000 for i=2:(length(x)-1) for j=2:(length(y)-1) u(i,j)=0.25*(u((i-1),j)+u((i+1),j)+u(i,(j-1))+u(i,(j+1))); end end end figure(1) contourf (x,y,u,'ShowText', 'on'); colormap(gca,jet);colorbar title('电势图'); figure(2) vx=zeros(11,11); vy=zeros(11,11); for m=2:10 vx(:,m)=(u(:,m-1)-u(:,m+1)).*10; end for n=2:6 vy(n,:)=(u(n-1,:)-u(n+1,:)).*10; end vx(:,1)=(u(:,1)-u(:,2)).*20; vx(:,11)=(u(:,10)-u(:,11)).*20; vy(1,:)=(u(1,:)-u(2,:)).*20; vy(11,:)=(u(10,:)-u(11,:)).*20; quiver(x,y,vx,vy,1); axis([0,6,0,0.67]); title('电力线'); a=sqrt(vx.^2+vy.^2) ; Emax=max(a(11,4:8)) Emin=min(a(11,4:8)) b=(Emax-Emin)/Emax

时间: 2023-05-16 15:04:59 浏览: 151
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用列主元消去法求解线性方程组:AX=b

这段代码是用来计算电势和电力线的,其中包括一个双重循环来计算电势,和一些计算电力线的代码。如果要优化这段代码,可以考虑使用向量化来替代循环,或者使用并行计算来加速运算。另外,可以尝试减少循环次数或者使用更高效的算法来计算电势和电力线。
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clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs); v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax v(i,j) = -vmax; elseif v(i,j) > vmax v(i,j) = vmax; end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb x(i,j) = x_lb; elseif x(i,j) > x_ub x(i,j) = x_ub; end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x(:,1); h.YData = x(:,2); endfigure(2) plot(fitnessbest)xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是:'); disp(gbest)disp('此时最优值是:'); disp(Obj_fun1(gbest)) function f= Obj_fun1(x) f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); end

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