基于MATLAB的蒲公英算法求解单目标优化问题

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本文介绍了如何使用MATLAB基于蒲公英算法解决单目标优化问题。算法涉及种群初始化、适应度评估、种子扩散与竞争,以及终止条件。文章提供了MATLAB代码示例。

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基于MATLAB的蒲公英算法求解单目标优化问题

蒲公英算法(Dandelion Algorithm)是一种基于自然界蒲公英种子传播过程的启发式优化算法。它模拟了蒲公英的繁殖和种子传播过程,通过种子的扩散和竞争来搜索最优解。在这篇文章中,我们将使用MATLAB编写代码来应用蒲公英算法解决单目标优化问题。

算法原理:

  1. 初始化种群:随机生成一组蒲公英种子,每个种子表示一个解。
  2. 评估适应度:计算每个种子的适应度值,它表示解的质量。
  3. 种子扩散:根据适应度值,选择一些优秀的种子进行扩散。扩散过程中,每个种子会生成一定数量的子种子,并根据适应度值进行微调。
  4. 种子竞争:新生成的子种子和原种子进行竞争,选择适应度值更好的种子作为下一轮的种子。
  5. 终止条件:达到预定的迭代次数或满足停止准则时停止迭代。
  6. 输出最优解:输出适应度值最好的种子作为最优解。

下面是MATLAB代码实现蒲公英算法:

function [bestSolution, bestFitness
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