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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
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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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