优化算法优化单目标问题-Matlab代码分享

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本文介绍了一种应用儿童绘画发展理论的优化算法,将其创新性和多样性引入到搜索过程中,以提高搜索效率和准确性。文章分享了该算法的Matlab代码实现,并通过优化Rosenbrock函数举例说明其使用方法。

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优化算法优化单目标问题-Matlab代码分享

优化算法作为一种重要的数学工具,被广泛应用于各个领域中的数据分析和决策问题。而本文主要介绍一种基于儿童绘画发展的优化算法,并分享相关的Matlab代码实现。

首先,我们需要了解一下什么是基于儿童绘画发展的优化算法。该算法来源于儿童绘画发展理论,将儿童在绘画过程中所表现出来的创造力和发散思维能力应用于优化算法中,在搜索中增加随机性和多样性,从而提高搜索效率和准确性。

具体而言,该算法将每一次的搜索看做是一个儿童进行绘画的过程,每次搜索所得到的解即为该绘画过程的输出结果。通过对每次输出结果的评估和不断调整搜索策略,最终达到优化目标的效果。

接下来,我们分享该算法的具体实现代码,如下:

function [x_best, y_best] = childPainting(n_gen
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