智能优化算法-纵横交叉算法附matlab代码

简介: 智能优化算法-纵横交叉算法附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

纵横交叉算法(Vertical and Horizontal Cross Algorithm)是一种用于解决迷宫问题的启发式搜索算法。该算法的思想基于深度优先搜索和广度优先搜索。

在纵横交叉算法中,搜索者从起点开始,按照一定的规则进行搜索。首先,搜索者会向前移动一步,然后依次向左、向右、向上、继续四个方向移动一步,形成十个字形的搜索路径。接下来,对每个搜索路径上的节点,再次按照相同的规则进行搜索。这样,不断纵向和水平地交叉搜索,直到找到终点或者无法继续移动轨迹。

纵横交叉算法在搜索迷宫时具有极高的效率和准确性。它能够利用深度优先搜索的特点,在保证搜索效率的同时,覆盖整个迷宫空间。同时,它也能够利用广度优先搜索的特点特点是,在搜索过程中逐步扩大搜索范围,增加找到终极的可能性。

⛄ 部分代码

function Fit=BenFunctions(X,FunIndex,Dim)global nfe;nfe=nfe+1;           switch FunIndex               %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%unimodal function%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%                    %Sphere          case 1              Fit=sum(X.^2);                            %Schwefel 2.22          case 2              Fit=sum(abs(X))+prod(abs(X));                            %Schwefel 1.2          case 3              Fit=0;              for i=1:Dim                  Fit=Fit+sum(X(1:i))^2;              end                            %Schwefel 2.21          case 4              Fit=max(abs(X));                            %Rosenbrock          case 5              Fit=sum(100*(X(2:Dim)-(X(1:Dim-1).^2)).^2+(X(1:Dim-1)-1).^2);                            %Step          case 6              Fit=sum(floor((X+.5)).^2);                            %Quartic          case 7              Fit=sum([1:Dim].*(X.^4))+rand;                                          %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%multimodal function%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%                            %Schwefel          case 8              Fit=sum(-X.*sin(sqrt(abs(X))));                            %Rastrigin          case 9              Fit=sum(X.^2-10*cos(2*pi.*X))+10*Dim;                            %Ackley          case 10              Fit=-20*exp(-.2*sqrt(sum(X.^2)/Dim))-exp(sum(cos(2*pi.*X))/Dim)+20+exp(1);                            %Griewank          case 11              Fit=sum(X.^2)/4000-prod(cos(X./sqrt([1:Dim])))+1;                            %Penalized          case 12              a=10;k=100;m=4;              Dim=length(X);              Fit=(pi/Dim)*(10*((sin(pi*(1+(X(1)+1)/4)))^2)+sum((((X(1:Dim-1)+1)./4).^2).*...                  (1+10.*((sin(pi.*(1+(X(2:Dim)+1)./4)))).^2))+((X(Dim)+1)/4)^2)+sum(k.*...                  ((X-a).^m).*(X>a)+k.*((-X-a).^m).*(X<(-a)));                            %Penalized2          case 13              a=10;k=100;m=4;              Dim=length(X);              Fit=.1*((sin(3*pi*X(1)))^2+sum((X(1:Dim-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*X(2:Dim))).^2))+...                  ((X(Dim)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*X(Dim)))^2))+sum(k.*...                  ((X-a).^m).*(X>a)+k.*((-X-a).^m).*(X<(-a)));                            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fixed-dimensionalmultimodalfunction%%%%%%%%%%%%%%                            %Foxholes          case 14              a=[-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;,...                  -32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32];              for j=1:25                  b(j)=sum((X'-a(:,j)).^6);              end              Fit=(1/500+sum(1./([1:25]+b))).^(-1);                            %Kowalik          case 15              a=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];              b=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];b=1./b;              Fit=sum((a-((X(1).*(b.^2+X(2).*b))./(b.^2+X(3).*b+X(4)))).^2);                            %Six Hump Camel          case 16              Fit=4*(X(1)^2)-2.1*(X(1)^4)+(X(1)^6)/3+X(1)*X(2)-4*(X(2)^2)+4*(X(2)^4);                            %Branin          case 17              Fit=(X(2)-(X(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*X(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(X(1))+10;                            %GoldStein-Price          case 18              Fit=(1+(X(1)+X(2)+1)^2*(19-14*X(1)+3*(X(1)^2)-14*X(2)+6*X(1)*X(2)+3*X(2)^2))*...                  (30+(2*X(1)-3*X(2))^2*(18-32*X(1)+12*(X(1)^2)+48*X(2)-36*X(1)*X(2)+27*(X(2)^2)));                            %Hartman 3          case 19              a=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];c=[1 1.2 3 3.2];              p=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];              Fit=0;              for i=1:4                  Fit=Fit-c(i)*exp(-(sum(a(i,:).*((X-p(i,:)).^2))));              end                            %Hartman 6          case 20              af=[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];              cf=[1 1.2 3 3.2];              pf=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;...                  .2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];              Fit=0;              for i=1:4                  Fit=Fit-cf(i)*exp(-(sum(af(i,:).*((X-pf(i,:)).^2))));              end                            %Shekel 5          case 21              a=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];              c=[0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5];              Fit=0;              for i=1:5                  Fit=Fit-1/((X-a(i,:))*(X-a(i,:))'+c(i));              end                            %Shekel 7          case 22              a=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];              c=[0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5];              Fit=0;              for i=1:7                  Fit=Fit-1/((X-a(i,:))*(X-a(i,:))'+c(i));              end                            %Shekel 10%           otherwise%               a=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];%               c=[0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5];%               Fit=0;%               for i=1:10%                   Fit=Fit-1/((X-a(i,:))*(X-a(i,:))'+c(i));%               end          case 23                          % ESTIMATION OF SOLAR PV PARAMETERS            % SINGLE DIODE MODEL            % DATA FROM GWO PAPER PROVIDED BY PACHAURI SIR            % SEQUENCE OF VALUES: Iph(A), Isd(A),Rs(ohm), Rsh(ohm),a1 (IDEALITY FACTOR OF DIODE)            % S IS THE IRRADIANCE, TEMP IS THE TEMPRATURE            % S=1000 W/m2; TEMP=33 0C=306 KELVIN            % I-V DATA: 57mm diameter industrial silicon solar cell (R.T.C. France)            % VE EXPERIMENTED DATA OF VOLTAGE            % IE EXPERIMENTED DATA OF CURRENT            TEMP=306.15;            VE=[-0.2057,-0.1291,-0.0588,0.0057,0.0646,0.1185,0.1678,0.2132,0.2545,0.2924,0.3269,0.3585,0.3873,0.4137,0.4373,0.459,0.4784,0.496,0.5119,0.5265,0.5398,0.5521,0.5633,0.5736,0.5833,0.59];            IE=[0.764,0.762,0.7605,0.7605,0.76,0.759,0.757,0.757,0.7555,0.754,0.7505,0.7465,0.7385,0.728,0.7065,0.6755,0.632,0.573,0.499,0.413,0.3165,0.212,0.1035,-0.01,-0.123,-0.21];            PE=VE.*IE;            k=1.3806503*10^-23; % k: BOLTZMANN CONSTANT (J/K)            q=1.60217646*10^-19; % q: CHARGE ON ELECTRON (COULOMB)            NCS=1; % NCS: NUMBER OF CELLS CONNECTED IN SERIES            VT=(NCS*k*TEMP)/q;            Iph=X(1);Isd=X(2);Rs=X(3);Rsh=X(4);a1=X(5);            for i=1:length(IE)                t1=Isd*(exp((VE(i)+IE(i)*Rs)/a1*VT)-1);                t2=(VE(i)+IE(i)*Rs)/Rsh;%                 IC(i)=Iph-t1-t2;%                 IC(i)=(Iph-t1-t2)-IE(i);                IC(i)=IE(i)-(Iph-t1-t2);            end  N=length(IE);  %RMSE    Fit=sqrt((1/N)*sum((IC-IE).^2)); % NRMSE%    Fit=sqrt((1/N)*sum((IC-IE).^2))/sqrt((1/N)*sum((IE).^2));    % target=abs(sum(IC-IE));      end

⛄ 运行结果


⛄ 参考文献

[1] 方宏伟.基于多智能体纵横交叉算法的热电联产经济调度研究[D].广东工业大学[2023-07-29].

[2] 李正硕.纵横交叉算法的优化及其在电力系统调度中的应用[J].[2023-07-29].

[3] 刘凯.纵横交叉算法在地区电网无功优化中的研究与应用[D].广东工业大学,2015.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合





相关文章
|
11天前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
OFDM系统PAPR算法的MATLAB仿真,对比SLM,PTS以及CAF,对比不同傅里叶变换长度
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下,通过选择映射(SLM)与相位截断星座图(PTS)技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释,附带操作步骤视频,适合研究与教学使用。
|
19天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
20天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
2月前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
21天前
|
存储 算法 决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
40 3
|
2月前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。