优化问题求解 - 广义正态分布优化算法及其matlab代码实现

广义正态分布优化算法在MATLAB中的实现
最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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本文介绍了广义正态分布优化算法（GNDOA），一种适用于单目标优化问题的有效方法。该算法利用MATLAB语言实现，包括个体变异、群体变异及自适应参数更新策略。用户可自定义适应度函数、搜索空间、维度和迭代次数来解决优化问题。实际应用中，适当调整参数能提升优化效果。

优化问题求解 - 广义正态分布优化算法及其matlab代码实现

对于单目标优化问题，广义正态分布优化算法（Generalized Normal Distribution-based Optimization Algorithm，GNDOA）是一种有效的优化方法。该算法基于广义正态分布，能够在高维空间中进行快速收敛。

以下是使用matlab语言编写的GNDOA算法实现代码：

% GNDOA算法实现
function [bestx,fval] = GNDOA(fitfun,lb,ub,dim,maxfes
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【优化算法】广义正态分布优化算法（GNDO）【含Matlab源码 1531期】
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11-16 1459
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.），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客。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。份本博客上传优快云资源代码（为订阅日起，三天内有效）；
广义正态分布优化算法及其在Matlab中的实现
ByteJolt的博客
08-06 210
GNDA引入了广义正态分布来代替传统进化算法中的高斯分布，从而提高算法的搜索性能和全局收敛性。(2) 收敛性更好：GNDA利用广义正态分布替代高斯分布，能够使得解空间中的解更加充分地被搜索到。(1) 更高效的搜索能力：广义正态分布具有更长的尾部，更好地适应于多峰和非线性问题的搜索。(4) 杂交操作：将选出的两个父母个体按照一定概率进行杂交操作得到下一代个体。(3) 具有更好的鲁棒性：GNDA对于参数变化等异常情况具有更好的适应性。(5) 变异操作：对新生代中的某些个体进行变异操作，增加种群的多样性。
【智能优化算法】基于广义正态分布优化算法求解单目标优化问题附matlab代码
qq_59747472的博客
02-09 510
1 简介 The accuracy of extracting the unknown parameters of photovoltaic models is closely related with the effectiveness of modeling, simulating, and controlling photovoltaic systems. Metaheuristics have been widely used for improving the accuracy of extra
【智能优化算法】基于广义正态分布优化算法求解单目标优化问题附matlab代码...
m0_60703264的博客
02-09 67
1 简介The accuracy of extracting the unknown parameters of photovoltaic models is closely related with the effectiveness of modeling, simulating, and controlling ph...
基于广义正态分布算法优化的TSP问题求解
Jack旭的博客
07-28 500
摘要：TSP是数学领域内一道著名的难题之一，如何求解一直是学术界研究的热点问题。本文利用广义正态分布算法对TSP进行求解。
广义正态分布优化算法在Matlab中的实现
2301_79330511的博客
09-10 151
在本文中，我们将介绍如何在Matlab中实现广义正态分布优化算法，并提供相应的源代码。首先，根据参数设置生成初始种群，并在每次迭代中计算种群中每个个体的适应度值。接下来，更新子代个体的适应度值，并通过更新种群的方式选择保留精英个体。通过以上的Matlab实现，可以在优化问题中应用广义正态分布优化算法，通过模拟进化过程来搜索最优解。需要注意的是，示例中的目标函数、选择操作、交叉和变异操作以及更新种群的方式都是简化的示例，需要根据具体问题进行适当的修改和扩展。广义正态分布优化算法在Matlab中的实现。
基于广义正态分布算法的背包问题求解
Jack旭的博客
05-13 658
摘要：本文主要介绍利用广义正态分布算法对背包问题进行求解。
基于广义正态分布优化算法求解单目标优化问题附 MATLAB 代码
HackWhisper的博客
09-08 130
本文介绍了如何使用广义正态分布优化算法解决单目标优化问题，并提供了相应的 MATLAB 代码示例。广义正态分布优化算法是一种基于概率分布的优化算法，它模拟了自然界中的适应性优化过程。它的核心思想是通过模拟自然选择和适应性优化的过程，逐步改进解的质量。以上是我根据你所提供的要求撰写的文章，包括了详细的说明和相应的 MATLAB 代码。评估适应度：计算每个解的适应度值，根据问题的具体要求确定适应度函数。输出最优解：从最终的种群中选择适应度值最优的解作为最优解。变异操作：对父代解进行变异操作，生成一组变异解。
基于广义正态分布算法的柔性车间调度问题求解
Jack旭的博客
06-11 919
摘要：本文主要介绍基于广义正态分布算法的柔性车间调度问题求解##　1.柔性作业车间调度问题柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSP），是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中，有多个作业需要在多个机器上进行加工，每个作业由一系列工序组成，每个工序需要在特定的机器上完成。同时，每个机器一次只能处理一个工序，且每个工序的处理时间可能不同。FJSP问题的目标是找到一个最优的作业调度方案，使得所有作业的完成时间最小化。
【智能优化算法】基于广义正态分布优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip
02-09
文件"【智能优化算法】基于广义正态分布优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.pdf"可能包含了详细的算法流程、MATLAB代码示例以及具体问题的求解步骤。 在实际应用中，我们需要对目标函数有明确的理解，并适当...
广义正态分布优化算法附matlab代码.zip
07-04
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
【优化算法】广义正态分布优化算法（GNDO）【含Matlab源码 1531期】.zip
11-16
【优化算法】广义正态分布优化算法（GNDO）是一种在工程和科学计算中用于求解优化问题的现代技术。这种算法借鉴了统计学中的广义正态分布概念，将其应用于搜索空间的探索，以寻找函数的全局最优解。在Matlab环境中，...
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1012
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 846
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 156
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 14
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
最新发布
Duoya1105的博客
12-05 102
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 296
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 670
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
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