多目标水循环优化算法——Matlab实现

最新推荐文章于 2024-11-29 00:30:00 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130649422
本文介绍了一种用于解决多目标水循环优化问题的新型算法——MOWOA，该算法结合改进的PSO和GA，通过迭代逼近最优解。在MATLAB中实现时，需设定参数如变量数、目标函数数、种群大小和最大迭代次数，并编写目标函数计算代码，进行迭代更新和约束处理。

多目标水循环优化算法——Matlab实现

多目标水循环优化问题是一个复杂的实际应用问题，针对该问题，我们提出了一种新的优化算法：多目标水循环优化算法（MOWOA）。该算法采用了一种基于改进的粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）的混合优化方法，通过多次迭代逐渐逼近最优解。

MATLAB源代码如下：

% 清空工作区
clear;
clc;

% 定义问题参数
VarNum = 5; % 变量个数
ObjNum = 2; % 目标函数个数
Population = 5
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水母优化算法在多目标优化问题中的应用
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07-14 199
多目标优化问题是指在考虑多个目标的情况下，寻找最优解的问题。例如，在工程设计中，我们可能要考虑产品的生产成本和质量，这时就需要在这两个目标之间做出一个平衡，从而寻找到最优的解。在多目标优化算法中，水母优化算法是一种比较有效的算法。该算法借鉴了水母的生物学特征，包括水母运动的速度、方向等信息，从而实现优化过程中的搜索策略。通过实现基于MATLAB的水母搜索算法，我们可以更加深入地理解该算法，并用来解决工程设计、金融分析等领域的多目标优化问题。以下是基于MATLAB的水母优化算法在多目标优化问题中的实现代码。
智能优化算法——水循环混合扑火飞蛾优化算法在工程优化问题中的应用及Matlab代码实现
持续更新
05-15 271
其中，飞蛾扑火优化算法是一种新兴的算法，它模仿了飞蛾扑火的生物行为，并将其应用于优化问题中。水循环混合扑火飞蛾优化算法（Water Cycle Mixture Flame Optimization, WCMFO）是基于飞蛾扑火优化算法的一个改进版，它的主要思想是结合了水循环选择策略和三种不同类型的火焰模型。其中，fun为需要优化的目标函数，lb和ub为每个变量的取值范围，D为问题的维度，N为种群大小，MaxIter为最大迭代次数，fit_best和x_best分别为最优适应度值和最优解。
【优化求解】基于水母搜索优化器JS算法求解最优目标matlab源码
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10-25 544
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05-13 2545
一、水母搜索算法 JS 水母搜索算法（artificial Jellyfish Search (JS) optimizer）是于2020年提出的一种基于新型优化算法。具有寻优能力强，收敛速度快等特点。人工水母搜索算法模拟水母的搜寻行为，涉及到它们跟随洋流，它们在水母群中的运动(主动运动和被动运动)，这些运动之间切换的时间控制机制，以及它们汇聚成水母簇的过程。算法中，存在以上两种假定：水母要么跟随洋流，要么在群体内部移动，而“时间控制机制”控制着这些移动类型之间的转换。水母在海洋中移动寻找食物。 水母搜索算法
多目标应用：基于非支配排序粒子群优化算法NSPSO求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）
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无人机三维路径规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，无人机三维路径规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。
多目标水母搜索 (MOJS) 算法 Multi-Objective Jellyfish Search (MOJS)
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【优化算法】多目标水循环算法（MOWCA）【含Matlab源码 1433期】.zip
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