1 简介




2 部分代码
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------clearclose allclcnP=50; % Number of PopulationFunc_name='F2'; % Name of the test function, range from F1-F14MaxIt=200; % Maximum number of iterations% Load details of the selected benchmark function[lb,ub,dim,fobj]=BenchmarkFunctions(Func_name);[Best_fitness,BestPositions,Convergence_curve] = RUN(nP,MaxIt,lb,ub,dim,fobj);%% Draw objective spacefigure('Position',[269 240 660 290])%Draw search spacesubplot(1,2,1);func_plot(Func_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Func_name,'( x_1 , x_2 )'])%Draw objective spacesubplot(1,2,2);semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',2)title('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');
3 仿真结果


4 参考文献
[1]郑建东, 牟永强, 李峰,等. 基于龙格库塔算法的航天器变轨发动机安装参数优化方法:, 2018.
博主简介:擅长智能优化算法、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,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
本文介绍了一种基于Matlab的智能优化算法仿真过程,包括了算法的主要代码实现及仿真结果展示。通过设置不同的参数,如种群数量、迭代次数等,实现了对特定测试函数的有效优化,并展示了目标空间收敛曲线。
920

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



