基于风驱动算法求解单目标最优问题的Matlab源码

追逐程序梦想者

于 2023-06-27 19:40:08 发布

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文章标签：算法 matlab 数据结构

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文章介绍了如何运用风驱动算法（WDO）在Matlab中求解单目标最优问题，以Rosenbrock函数为例，详细阐述了算法的实现过程，包括定义目标函数、设置算法参数、初始化种群、迭代更新以及边界处理等步骤，并展示了代码运行结果。

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基于风驱动算法求解单目标最优问题的Matlab源码

风驱动算法（Wind Driven Optimization，简称WDO）是一种基于自然界现象的启发式优化算法。它模拟了风力对物体的作用，通过不断调整某个方向上的速度和位置来寻找全局最优解。

在本文中，我们将通过Matlab编写源代码，实现使用WDO算法求解单目标最优问题的过程。

首先，我们需要定义问题的目标函数。这里以Rosenbrock函数为例：

function y = rosenbrock(x)
% Rosenbrock function
y = sum(100*(x(2:end)-x(1:end-1).^2).^2 + (1-x(1:end-1)).^2);
end

接着，我们定义WDO算法的主函数：

function [bestSol, bestFit] = wdo(fobj, dim, lb, ub, maxIter, popSize, wd, ws, c1, c2)
% WDO algorithm for single-objective optimization
% fobj: objective function
% dim: number of dimensions
% lb: lower bounds of decision variables
% ub: upper bounds of decision variables
% maxIter: maximum number o

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