智能优化算法加柯西变异matlab
时间: 2023-08-31 08:05:16 浏览: 376
智能优化算法是一种基于自然进化和人工智能的计算方法,可以应用于解决很多实际问题。其中,柯西变异是一种变异操作,常用于差分进化算法中,用于产生新的候选解。在Matlab中,可以使用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法,并结合柯西变异来改进算法性能。
以下是一个使用柯西变异的遗传算法的Matlab代码示例:
```matlab
%% 遗传算法 + 柯西变异优化
clc, clear all, close all;
%% 设定参数
N = 50; % 种群数量
D = 10; % 变量数量
G = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
lb = -10; % 变量下限
ub = 10; % 变量上限
%% 初始化种群
pop = repmat(lb, N, D) + rand(N, D) .* repmat((ub-lb), N, D);
best = inf; % 最佳适应度
best_x = zeros(1, D); % 最佳解
fitness = zeros(N, 1); % 适应度
for i=1:N
fitness(i) = rastrigin(pop(i,:));
if fitness(i) < best
best = fitness(i);
best_x = pop(i,:);
end
end
%% 迭代
for g=1:G
% 选择
idx = randsample(N, N, true, fitness./sum(fitness));
pop_sel = pop(idx,:);
% 交叉
pop_cross = pop_sel;
for i=1:N/2
if rand < pc
p1 = pop_sel(i*2-1,:);
p2 = pop_sel(i*2,:);
c1 = p1; c2 = p2;
pos = randi([1 D-1]);
c1(pos+1:end) = p2(pos+1:end);
c2(pos+1:end) = p1(pos+1:end);
pop_cross(i*2-1,:) = c1;
pop_cross(i*2,:) = c2;
end
end
% 变异
pop_new = pop_cross;
for i=1:N
if rand < pm
p = pop_cross(i,:);
pos = randi([1 D]);
p_new = p;
p_new(pos) = cauchy(p(pos), 0.1*(ub-lb));
if p_new(pos) > ub
p_new(pos) = ub;
elseif p_new(pos) < lb
p_new(pos) = lb;
end
pop_new(i,:) = p_new;
end
end
% 更新最佳解
for i=1:N
fitness(i) = rastrigin(pop_new(i,:));
if fitness(i) < best
best = fitness(i);
best_x = pop_new(i,:);
end
end
% 更新种群
pop = pop_new;
end
%% 输出结果
disp(['Best fitness: ', num2str(best)]);
disp(['Best solution: ', mat2str(best_x)]);
```
该代码实现了一个求解Rastrigin函数最小化问题的遗传算法,其中使用了柯西变异来增加种群的多样性,提高算法的全局搜索能力。在实际应用中,可以根据具体问题选择不同的智能优化算法和变异操作,以获得更好的性能表现。
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