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1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
1. 布谷鸟搜索算法基础
2. 多目标优化问题
3. 基于布谷鸟搜索的多目标优化算法
4. 解的存储和选择策略
5.算法步骤
5.完整程序 1.程序功能描述 基于布谷鸟搜索的多目标优化#xff0c;…目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
1. 布谷鸟搜索算法基础
2. 多目标优化问题
3. 基于布谷鸟搜索的多目标优化算法
4. 解的存储和选择策略
5.算法步骤
5.完整程序 1.程序功能描述 基于布谷鸟搜索的多目标优化设置三个目标函数进行多目标优化输出三维优化曲面以及收敛曲线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序
.......................................................................
X0 func_obj(X0);
%基于非支配排序对它们进行排名
X0 func_sort(X0,1);
%基于拥挤度计算领先巢穴
[~,XL] func_Leader(X0);%开始迭代
for i 1:Iteration% 获取新的巢穴值Xnew func_cuckoo(X0,XL,Vmin,Vmax);% 考虑找到巢穴的可能性更新巢穴 Xnew func_empty(Xnew,Vmin,Vmax,pa);% 生成目标函数值Xnew func_obj(Xnew);% 非支配排序Xnew [X0(:,1:(NvarNobjs));Xnew];Xnew func_sort(Xnew,1);% 基于拥挤度计算领先巢穴[~,XL] func_Leader(Xnew);% 更新巢穴Xnew Xnew(1:Nums,:);X0 Xnew;Xnew [];if i30figure(1);plot3(X0(:,Nvar 1),X0(:,Nvar 2),X0(:,Nvar3),r.);title([迭代次数,num2str(i)]);xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(Z);grid on;endpause(0.00002);idx find(X0(:,end)10000);err(i) mean2(X0(idx,end));
end
figure;
plot(err,-bs,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.9,0.0,0.0]);
xlabel(迭代次数);
ylabel(fitness);
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4.本算法原理 布谷鸟搜索算法Cuckoo Search Algorithm, CSA是一种基于布谷鸟寄生繁殖行为和列维飞行行为的优化算法。它最初被设计用于解决连续单目标优化问题但经过改进和扩展也可以应用于多目标优化问题。在多目标优化中目标是找到一个解决方案集该集合在多个相互冲突的目标之间提供最佳的权衡。
1. 布谷鸟搜索算法基础 布谷鸟搜索算法模拟了布谷鸟寄生繁殖行为和列维飞行行为。在算法中每个解被看作一个布谷鸟蛋而最优解则对应于最好的寄生巢。布谷鸟通过列维飞行在搜索空间中进行长距离跳跃和短距离搜索以寻找更好的解。
2. 多目标优化问题
多目标优化问题可以数学上表示为 3. 基于布谷鸟搜索的多目标优化算法 将布谷鸟搜索算法扩展到多目标优化问题需要引入一些额外的策略和机制如帕累托支配关系、解的存储和选择策略等。 对于两个解 x1 和 x2如果满足以下条件 4. 解的存储和选择策略 为了存储和选择帕累托最优解通常使用一个称为帕累托前沿的集合。帕累托前沿包含了在当前搜索过程中找到的所有非支配解。
5.算法步骤
基于布谷鸟搜索的多目标优化算法可以概括为以下步骤 初始化生成初始布谷鸟群体并评估其目标函数值。
构建帕累托前沿从初始群体中选择非支配解构建初始帕累托前沿。
循环迭代对于每个迭代步骤执行以下操作
生成新解通过列维飞行和边界检查生成新解。
评估新解计算新解的目标函数值。
更新帕累托前沿将新解与当前帕累托前沿进行比较更新前沿集合。
保留最优解根据某种策略如精英策略保留一部分最优解。
替换部分解根据某种准则如劣解替换准则替换部分解。
终止条件如果达到最大迭代次数或满足其他终止条件则停止迭代。
输出结果输出帕累托前沿作为最终解集。
5.完整程序
VVV
