差分进化算法求函数y(x,y)=3cos(xy)+x+y的最小值

发布时间:2024-11-27 00:27

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qq_36052718 于 2019-04-04 11:39:49 发布

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本文探讨了如何运用差分进化算法解决数学问题,具体案例为找到函数y(x, y) = 3cos(xy) + x + y的最小值。通过对算法的详细解释和步骤描述,展示了差分进化算法在优化问题中的应用。" 102694210,8346308,计算机网络基础概念详解,"['计算机网络基础概念', '网络拓扑', 'OSI模型', 'TCP/IP协议', '以太网']

摘要由CSDN通过智能技术生成

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% MATLAB主函数程序

% 求函数y(x,y)=3cos(xy)+x+y的最小值

% x的取值范围为[-4,4],y的取值范围为[-4,4]

% 多个局部极值的函数

% 环境:MATLAB R2018a

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function originalDE()

% 初始化参数设置

clear;

clc;

NP = 20; % 种群数量

D = 2; % 变量的维数

G = 100; % 最大进化代数

F = 0.5; % 变异算子

CR = 0.1; % 交叉算子

Xs = 4; % 变量上限

Xx = -4; % 变量下限

t0 = cputime;

x = zeros(D,NP); % 初始种群

v = zeros(D,NP); % 变异种群

u = zeros(D,NP); % 选择种群

x = rand(D,NP)*(Xs-Xx)+Xs; % 赋初值(改进使用特征值替换)

% 计算适应度函数值

for m = 1:NP

Ob(m) = func2(x(:,m));

end

trace(1) = min(Ob);

% 差分操作

for gen = 1:G

% 变异操作

% r1,r2,r3和m互不相同

for m = 1:NP

r1 = randi([1,NP],1,1);

while(r1 == m)

r1 = randi([1,NP],1,1);

end

r2 = randi([1,NP],1,1);

while(r2 == m)|(r2 == r1

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