凌日搜索算法 Matlab实现

凌日搜索算法 Matlab实现

凌日搜索算法（Lunar Search Algorithm，LSA）是一种新型的优化算法，其灵感来源于自然界中动物或物体的运动规律。LSA算法有以下特点：

1. LSA算法使用了一种新的随机游走模型来计算最优解。

2. LSA算法通过分析当前候选解与历史最优解的距离，来确定下一步移动的方向。

3. LSA算法的每次迭代都会产生新的粒子，从而增强了搜索能力。

4. LSA算法可以用于多目标优化问题。

下面我们将用Matlab实现凌日搜索算法，并以单目标函数为例进行演示。

首先，我们定义目标函数，在本例中为函数y=x*sin(10πx)+2，代码如下：

function y = lsa_func(x)

y = xsin(10pi*x)+2;

end

接着，我们需要定义函数参数。这里我们设置迭代次数为100次，粒子个数为20。

n=20; % 群体大小
maxgen=100; % 最大迭代次数

我们需要对产生的初始群体进行初始化。我们需要随机生成n个粒子，每个粒子由一个位置向量和一个速度向量组成，代码如下：

% 初始化种群

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