使用帝企鹅算法求解单目标问题-附Matlab源代码

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本文介绍了如何使用帝企鹅算法解决单目标优化问题,以Matlab代码为例,展示了算法的初始化种群、循环迭代过程,并提供了约束处理和结果输出的详细步骤。该算法受到帝企鹅群体行为的启发,具有良好的全局搜索能力和收敛速度。

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使用帝企鹅算法求解单目标问题-附Matlab源代码

帝企鹅算法是一种基于仿生学原理的新型进化算法,其灵感来自于帝企鹅在寒冷的南极生存中的群体行为。它具有较强的全局搜索能力和高效的收敛速度,在求解单目标问题方面有着广泛应用。

下面我们将介绍如何使用Matlab实现帝企鹅算法,并给出代码示例。假设我们要求解的单目标问题为:

min f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2 + x4^2

其中 x1, x2, x3, x4 ∈ [-10,10]。

算法主要分为三个步骤:

  1. 初始化种群

PenguinsNum = 20; % 种群数量
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
LowerBound = [-10,-10,-10,-10]; % 下界
UpperBound = [10,10,10,10]; % 上界
Penguins = repmat(LowerBound,PenguinsNum,1) + rand(PenguinsNum,4).*(repmat(UpperBound,PenguinsNum,1)-repmat(LowerBound,PenguinsNum,1)); % 初始化种群

  1. 循环迭代

for Iter = 1:MaxIter
% 计算适应度函数值
Fit = sum(Penguins.^2,2);
[~,I] = min(Fit);
BestOne = Penguins(I,:); % 最佳个体
% 更新鱼群位置
W1 = exp(-Iter/M

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