基于闪电算法求解多目标优化问题附MATLAB代码

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本文介绍了闪电算法的基本原理,该算法模拟闪电的分叉和融合来解决多目标优化问题。提供了MATLAB代码示例,通过初始化种群、迭代优化过程中的分叉、融合、非支配排序和选择操作,最终找到问题的近似全局最优解。适合需要使用闪电算法解决实际问题的读者参考。

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基于闪电算法求解多目标优化问题附MATLAB代码

闪电算法(Lightning Algorithm)是一种基于群体智能优化算法的搜索方法,适用于解决多目标优化问题。它模拟了自然界中闪电的产生和传播过程,并通过模拟闪电的分叉和融合来进行搜索和优化。在本文中,我们将介绍闪电算法的基本原理,并给出在MATLAB中实现的示例代码。

闪电算法的基本原理是通过模拟闪电的分叉和融合来进行搜索。算法开始时,随机生成一组初始解作为种群,并计算每个解对应的目标函数值。接下来,根据一定的概率进行分叉和融合操作,以产生新的解。分叉操作通过选择当前最优解附近的邻域进行搜索,而融合操作则将两个解进行交叉和变异,生成新的解。通过不断迭代,闪电算法能够逐步收敛到全局最优解的近似解集。

下面是在MATLAB中实现闪电算法求解多目标优化问题的示例代码:

function [X, F] = lightning_algorithm()
    
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