基于多元宇宙优化算法(MVO)求解最优目标的MATLAB源码

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本文介绍如何使用MATLAB实现多元宇宙优化(MVO)算法解决最优化问题。通过模拟宇宙中天体运动,给出MVO算法的主要部分和一个求解f(x) = x^2目标函数的MATLAB函数及脚本。示例设置包括1维问题、50个个体的种群、100次迭代和变量范围[-10, 10]。" 106232540,7300025,寻找两个正序数组中位数的算法解析,"['算法', '排序', '二分查找', 'LeetCode', 'Python']

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基于多元宇宙优化算法(MVO)求解最优目标的MATLAB源码

多元宇宙优化(MVO)算法是一种基于宇宙的优化算法,通过模拟宇宙中天体的运动和相互作用来求解最优化问题。本文将为您提供使用MATLAB实现MVO算法求解最优目标的源码。

首先,我们需要定义问题的目标函数。在这个例子中,我们将使用一个简单的目标函数作为演示:

function fitness = objective_function(x)
    % 目标函数示例:f(x) = x^2
    fitness = x^2;
end
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