本文介绍了在MATLAB中实现领导力优化算法（LOA）的步骤，用于解决多维度非线性优化问题。通过定义LOA的领导和从众行为，初始化参数，设置适应度函数（如Rastrigin函数），并进行迭代更新，实现在Rastrigin函数上的仿真实践。实验展示了算法在不同初值下的最优解和位置。
《领导力优化算法的MATLAB仿真实践》
领导力优化算法（Leadership Optimization Algorithm，简称LOA）是一种基于领导和从众行为的优化算法，适合解决多维度、非线性的优化问题。本文将介绍如何在MATLAB中实现LOA，并以一个标准的优化测试函数为例进行仿真实践。
首先，我们需要定义LOA的领导和从众行为。领导被定义为具有最好适应度值的个体，而从众则是根据领导个体调整自身位置的个体。接下来，我们需要初始化算法参数，包括种群大小、最大迭代次数等。
% 初始化算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_iter = 100; % 最大迭代次数
elite_ratio 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
