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【MATLAB教程案例11~20总结】优化类算法matlab仿真经验和技巧总结

【MATLAB教程案例11~20总结】优化类算法matlab仿真经验和技巧总结_第1张图片

 

       通过前面10个案例的学习，我们初步了解了优化类算法的MATLAB仿真过程。这里，我以个人经验总结下优化类matlab仿真的相关方法和步骤。

       首先，优化算法，可以分为单目标优化和多目标优化，我们比较常用的是单目标优化，现有的绝大多数优化算法，我们在课程18中已经有了初步认识。       

      18.各种仿生优化算法的相似性分析以及MATLAB编程实现技巧

       这些仿生类的优化算法，其主要通过模拟动物捕食的动作行为，作为优化解的求解迭代过程，将动物捕获到猎物作为得到优化值的结果。其基本上都存在，迭代，约束，适应度值计算，对比，然后一直循环直到满足优化条件未知。

       不同的优化算法，往往存在不同的使用场合，我们在课程19中已经有了初步的认识：

       

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