MatLab中二元函数如何优化

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clc

clear

close all

tic

figure(1);

fun_plot;

hold on

%% 参数设置

fishnum=100; %生成100只人工鱼

MAXGEN=50; %最多迭代次数

try_number=100;%最多试探次数

visual=1; %感知距离

delta=0.618; %拥挤度因子

step=0.1; %步长

%% 初始化鱼群

lb_ub=[-10,10,2;];

X=AF_init(fishnum,lb_ub);

LBUB=[];

for i=1:size(lb_ub,1)

LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];

end

gen=1;

BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值

BestX=-1*ones(2,MAXGEN); %每步中最优的自变量

besty=-100; %最优函数值

Y=AF_foodconsistence(X);

while gen<=MAXGEN

for i=1:fishnum

%% 聚群行为 [Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);

%% 追尾行为 [Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);

if Yi1>Yi2

X(:,i)=Xi1;

Y(1,i)=Yi1;

else

X(:,i)=Xi2;

Y(1,i)=Yi2;

end

[Ymax,index]=max(Y);

figure(1);

plot3(X(1,index),X(2,index),Y(index),'.','color',[gen/MAXGEN,0,0])

if Ymax>besty

besty=Ymax;

bestx=X(:,index);

BestY(gen)=Ymax;

[BestX(:,gen)]=X(:,index);

else

BestY(gen)=BestY(gen-1);

[BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);

end

gen=gen+1;

end

plot3(bestx(1),bestx(2),AF_foodconsistence([bestx(1);bestx(2)]),'ro','MarkerSize',10)

xlabel('x')

ylabel('y')

title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动')

%% 优化过程图

figure

plot(1:MAXGEN,BestY)

xlabel('迭代次数')

ylabel('优化值')

title('鱼群算法迭代过程')

disp(['最优解X：',num2str(bestx','%1.5f')])

disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')])

toc

感谢各位的阅读！关于“MatLab中二元函数如何优化”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

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