基于材料生成算法解决单目标优化问题——附Matlab源码

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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文章标签： 算法 matlab 前端
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本文介绍了如何运用材料生成算法(Material Generation Algorithm, MGA)解决单目标优化问题，以Rosenbrock函数为例，详细阐述了算法的实现过程，包括初始化、变异、交叉和适应度函数的设定，并提供了相应的Matlab源码。" 43413873,916706,TCP/IP协议封装详解,"['网络协议', 'TCP', 'IP', '以太网', '数据封装']

基于材料生成算法解决单目标优化问题——附Matlab源码

材料生成算法(Material Generation Algorithm, MGA)是一种新的优化算法，其主要思想是通过生成新的材料/结构来解决优化问题。相比于传统的优化算法，MGA不需要事先定义优化函数，而是将材料/结构作为自变量进行优化，因此具有更高的灵活性和鲁棒性。

在本文中，我们将介绍如何使用MGA解决单目标优化问题，并提供相应的Matlab源码。我们以最小化Rosenbrock函数为例进行演示。

首先，我们需要定义材料的初始状态以及变异操作（Mutation）和交叉操作（Crossover）。在本例中，我们使用一个2维的矩阵作为材料的表示形式，即每个材料包含两个特征值x1x_1x

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材料生成算法MGA代码（matlab实现）
weixin_46039719的博客
04-04 359
1 算法及建模 2 Matlab代码及实现 %材料生成算法MGA代码 % 材料生成算法MGA主程序 复制到MATLAB后，直接点击运行，可得到结果 function MGA() %% 参数设置 popsize=20; % 种群规模 Iteration=1000; % 迭代次数 lb = -10; % 各维度的下限 ub = 10; % 各维度的上限 dim = 2; % 优化变量的个数 %% Create Initial Companant Compan.Positi..
【优化算法】自适应策略的混合鲸鱼优化算法（HWBOA）【含Matlab源码 1822期】
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03-26 1850
Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数。[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除。点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。
多目标优化算法：多目标材料生成算法MOMGA（提供Matlab代码）
IT猿手
01-23 1652
一、算法简介 材料生成算法（Material Generation Algorithm，MGA）由Siamak Talatahari等人于2021年提出，该算法模拟了 材料生成过程（化合物，化学反应和化学稳定性），十分新颖，效果甚好。 材料是由宇宙中具有体积和质量的物质组成的多种物质的混合物。材料生成过程涉及不同物质相互融合的能力，以便产生具有更高功能和更高能级的新材料。元素是材料的基本构建块，不能分解成零件，甚至不能改变成其他元素。材料在原子，纳米，微观或宏观尺度上进行工程设计，以控制特定性能并提高材料的
基于多目标优化算法的单目标问题求解——Matlab源码
CodeRoarX的博客
08-07 347
在现代科技的发展中，优化算法被广泛应用于不同的领域，例如工程、金融、物流等。单目标的优化问题是一种经典的优化问题，但是在实际应用中往往需要同时考虑多个目标，因此开发出一种基于多目标优化算法的求解单目标问题的方法十分必要。本文提出了一种基于多跟踪器优化算法的单目标问题求解方法。在该算法中，通过使用多个跟踪器对目标进行追踪，然后利用优化算法对跟踪结果进行优化，得到最终的最优值。以上就是本文提出的基于多跟踪器优化算法的单目标问题求解的Matlab源码。基于多目标优化算法的单目标问题求解——Matlab源码。
使用遗传算法解决带容量的VRP问题——附Matlab源码
weixin_50547796的博客
12-05 157
（Vehicle Routing Problem）是一种重要的优化问题，它的目标是确定一组车辆的路径，使得所有客户都能被访问到，并且满足车辆的容量限制以及路线的行驶时间和距离的限制，如果没有有效的路径规划方案，会导致资源利用率低下、交通拥堵、时间浪费等问题。遗传算法是一种基于自然进化规律的优化算法，它是通过模拟自然界中的进化过程，将问题的求解转化为一个适应度函数的最大化问题，因此在解决VRP问题时，可以使用遗传算法来寻找最佳路径方案。（变异操作），这里不再一一列出，读者可以根据具体情况进行实现。
【单目标优化求解】基于matlab天鹰优化算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1856期】
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05-16 1606
天鹰优化算法（AO）具有高可靠性和一致性，具有强大的最优解求解能力，能够以较快的加速度收敛和较强的稳定性进行寻优。建立天鹰算法优化步骤如下：第一种垂直俯冲：当天鹰识别猎物区域时，通过高空翱翔在全局初步选择最佳狩猎区域，以确定最优解的所在的搜索空间。如式（7）：式中：X1(t+1)为t+1代的解，由搜索方法X1生成，Xbest(t)是最佳解，表示目标猎物的最近位置，t和T分别表示当前迭代和最大迭代次数，XM(t)表示在第t次迭代时当前解的位置均值，rand为0到1之间的随机值。
【老生谈算法】matlab实现遗传算法优化源码——遗传算法
m0_53407570的博客
07-16 433
在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。一定数量的个体组成了群体（Population)。群体中个体的数目称为群体大小（PopulationSize），也叫群体规模。遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。......
课程设计——基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法
白话机器学习
07-12 1684
本项目适合做计算机相关专业的毕业设计，课程设计，技术难度适中、工作量比较充实。完整资源获取1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行；2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通；3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合；4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
2024年最新优化算法——海市蜃楼算法，MATLAB代码免费获取
woaipythonmeme的博客
11-22 1505
注：该算法已按照智能优化算法APP标准格式进行整改，可直接集成到APP中，方便大家与自己的算法进行对比。海市蜃楼算法（fata morgana algorithm）是一种求解连续多类型优化问题的群智能算法。通过模拟海市蜃楼的形成过程，FATA分别设计了的光滤波原理（MLF）和光传播策略（LPS）。MLF策略结合确定性积分原则，驱动算法种群提高FATA的探索能力。LPS策略结合三角原理，驱动算法个体...
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【优化求解-单目标求解】基于黑猩猩算法求解单目标问题matlab源码.zip
11-05
本资源聚焦于一种新颖的自然启发式优化算法——黑猩猩算法，并提供了一套完整的MATLAB源码，用于解决单目标优化问题。 黑猩猩算法（Chimpanzee Algorithm）是受自然界黑猩猩行为启发而设计的一种全局优化方法。这种...
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【优化算法】基于加入领导者的黏菌优化算法求解单目标优化问题（LSMA）含Matlab源码.zip
02-09
本文将详细介绍一种应用于解决单目标优化问题的新型算法——基于加入领导者的黏菌优化算法（Leader-based Slime Mould Algorithm, 简称LSMA），并结合Matlab源码进行解析。黏菌优化算法是受到自然界中黏菌觅食行为...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 695
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 462
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 513
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 337
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 94
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 826
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 253
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
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2301_79248256的博客
11-24 725
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
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