适应度曲线matlab,人工蜂群算法的适应度曲线该如何得到?

该博客介绍了如何在Matlab中使用人工蜂群算法进行优化,并着重讨论了如何计算和绘制适应度曲线。通过初始化参数、目标函数求解、适应度值计算以及迭代过程,展示了算法的完整流程。在每轮迭代中,通过比较新生成个体的适应度值来更新最佳解,最终找到最优目标函数值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

% 人工蜂群算法

clc,clear,close all

warning off

feature jit off

tic

% 算法参数

NP=20;                                   % 蜂群大小

FoodNumber=NP/2;                 % 蜂群食物源数量,也就是产生 解 的个数

limit=100;       % 经过“limit”次采蜜蜂和观察蜂的循环搜索之后,不能够被改进,那么该位置将被放弃

maxCycle=500;                            % 最大迭代循环

%/* Problem specific variables*/

objfun='Sphere';                     % 待优化函数

D=100;                               % 未知数为100个

ub=ones(1,D)*100;                    % 未知量取值下边界

lb=ones(1,D)*(-100);                 % 未知量取值上边界

runtime=1;                  &

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值