基于蒲公英优化器求解单目标优化问题的 Matlab 代码

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本文介绍了如何运用蒲公英优化器解决单目标优化问题,以Rosenbrock函数为例,提供了相应的Matlab代码实现。算法模拟了蒲公英的繁殖和传播过程,通过种群竞争和选择找到最优解。代码中定义了目标函数和适应度计算,并展示了优化过程。

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基于蒲公英优化器求解单目标优化问题的 Matlab 代码

蒲公英优化器(Dandelion Optimizer)是一种基于植物自然界现象的启发式优化算法,它模拟了蒲公英的繁殖和传播过程。该算法通过蒲公英的风力传播和生长,以及种群中蒲公英的竞争和选择过程,来寻找最优解。

在本篇文章中,我们将介绍如何使用蒲公英优化器来求解单目标优化问题,并提供相应的 Matlab 代码。

首先,我们需要定义目标函数,以及问题的约束条件(如果有)。在这个例子中,我们将使用一个简单的目标函数,即 Rosenbrock 函数。Rosenbrock 函数在数学优化中常被用作测试函数,其表达式为:

f(x) = (1 - x1)^2 + 100 * (x2 - x1^2)^2

其中 x = [x1, x2] 是待优化的变量。Rosenbrock 函数的全局最优解为 f(x) = 0,位于点 (1, 1)。

接下来,我们可以开始编写蒲公英优化器的主要代码。下面是一个简单的实现示例:

% 定义目标函数
function f 
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