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

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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本文介绍了基于广义正态分布优化算法解决单目标优化问题，阐述了算法原理并提供了MATLAB代码实现。通过模拟自然选择和适应性优化，逐步优化解的质量。文章包含初始化种群、适应度评估、选择和变异操作等关键步骤，以帮助读者理解和应用该算法。

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

介绍

在单目标优化问题中，我们希望找到一个最优解，使得目标函数达到最小或最大值。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。本文将介绍如何使用广义正态分布优化算法来解决单目标优化问题，并提供相应的 MATLAB 代码。

广义正态分布优化算法概述

广义正态分布优化算法是基于概率分布的进化算法。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。算法的执行过程如下：

  1. 初始化种群：随机生成一组解作为初始种群。

  2. 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。

  3. 选择操作：根据适应度值选择一部分解作为父代解。

  4. 变异操作：对父代解进行变异操作，生成一组变异解。

  5. 评估适应度：计算变异解的适应度值。

  6. 选择操作：根据适应度值选择一部分变异解作为子代解。

  7. 重复步骤 4-6，直到达到停止条件。

  8. 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。

MATLAB 代码实现

下面是使用广义正态分布优化算法求解单目标优化问题的 MATLAB 代码示例：

% 问题定义
targ
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