【智能优化算法-遗传算法】基于萤火虫结合遗传算法求解单目标优化问题附matlab代码

1 内容介绍

近年来,随着计算机技术以及生物智能技术的快速发展,包括人工萤火虫群优化算法,遗传算法,蚁群算法,模拟退火法,群搜索算法等生物智能算法被越来越多的人所重视.这些算法具有简单易实现,鲁棒性强,易于和其它算法融合等优点,在解决复杂优化问题方面表现出优异的性能.在生产,生活中很多问题可归结为目标优化问题,因此,智能算法研究是一个具有重要理论意义和实际应用价值的课题.

2 部分代码

function [off1, off2]=Crossover(x1,x2,LowerBound,UpperBound)

L=unifrnd(0,1+rand,size(x1));

off1=L.*x1+(1-L).*x2;

off2=L.*x2+(1-L).*x1;

% Position Limits

off1=max(off1,LowerBound); off1=min(off1,UpperBound);

off2=max(off2,LowerBound); off2=min(off2,UpperBound);

end

%%

3 运行结果

4 参考文献

[1]蔡俊宁. 几个智能算法的研究[D]. 桂林电子科技大学, 2013.

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、雷达通信、无线传感器等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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