MAT之SA:T1编写主函数法和T2Matlab自带的SA工具箱GUI法,两种方法实现对一元函数优化求解

简介: MAT之SA:T1编写主函数法和T2Matlab自带的SA工具箱GUI法,两种方法实现对一元函数优化求解

输出结果


https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE4LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTMxMzQ3NS8yMDE4MDMvMTMxMzQ3NS0yMDE4MDMwMTIwMTc1NzMyMi00Mjg4NDMxMTQuZ2lm

实现代码

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对一元函数优化求解——Jason niu

x = 1:0.01:2;

y = sin(10*pi*x) ./ x;  

figure

plot(x,y,'linewidth',1.5)

ylim([-1.5, 1.5])

xlabel('x')

ylabel('y')

title('SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对一元函数y = sin(10*pi*x) / x优化求解—Jason niu')

hold on

[maxVal,maxIndex] = max(y);

plot(x(maxIndex), maxVal, 'r*','linewidth',2)

text(x(maxIndex), maxVal, {['    X: ' num2str(x(maxIndex))];['    Y: ' num2str(maxVal)]})  

hold on

[minVal,minIndex] = min(y);

plot(x(minIndex), minVal, 'gs','linewidth',2)

text(x(minIndex), minVal, {['    X: ' num2str(x(minIndex))];['    Y: ' num2str(minVal)]})



相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
145 80
|
18天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于yolov4深度学习网络的公共场所人流密度检测系统matlab仿真,带GUI界面
本项目使用 MATLAB 2022a 进行 YOLOv4 算法仿真,实现公共场所人流密度检测。通过卷积神经网络提取图像特征,将图像划分为多个网格进行目标检测和识别,最终计算人流密度。核心程序包括图像和视频读取、处理和显示功能。仿真结果展示了算法的有效性和准确性。
58 31
|
8天前
|
算法
基于PSO粒子群优化的配电网可靠性指标matlab仿真
本程序基于PSO粒子群优化算法,对配电网的可靠性指标(SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS)进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置,最小化停电频率和时长,提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行,展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为,每个粒子代表一个潜在解决方案,通过迭代搜索全局最优解,实现配电网的高效优化设计。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 索引
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题,并在MATLAB2022A中实现仿真,对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程,探索搜索空间,寻找全局最优解,适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
|
17天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
28天前
|
算法
超市火灾烟雾蔓延及人员疏散的matlab模拟仿真,带GUI界面
本项目基于MATLAB2022A开发,模拟了大型商业建筑中火灾发生后的人员疏散与烟雾扩散情况。算法通过设定引导点指导人员疏散,考虑视野范围、随机运动及多细胞竞争同一格点的情况。人员疏散时,根据是否处于烟雾区调整运动策略和速度,初始疏散采用正态分布启动。烟雾扩散模型基于流体方程,考虑了无风环境下的简化。
|
30天前
|
存储 算法 数据安全/隐私保护
基于方块编码的图像压缩matlab仿真,带GUI界面
本项目展示了基于方块编码的图像压缩算法,包括算法运行效果、软件环境(Matlab 2022a)、核心程序及理论概述。算法通过将图像划分为固定大小的方块并进行量化、编码,实现高效压缩,适用于存储和传输大体积图像数据。
|
2天前
|
传感器 算法
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化无线传感器网络(WSN)的节点部署,旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真,展示了不同初始节点数量(15、25、40)下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤,逐步优化节点位置配置,最终达到最优覆盖率。

热门文章

最新文章