当前位置: 首页 > news >正文

基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真

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

4.1灰狼优化算法原理

4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解

4.3 基于GWO的多目标优化算法

5.完整程序


1.程序功能描述

基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真,目标函数为2个目标函数。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

迭代1000次:

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

.......................................................................
% MOGWO(多目标灰狼优化)主循环
for it=1:Mitersit% 更新支配关系并获取非支配解集GWO0=func_domination(GWO0);GWO0n=func_Nondomination(GWO0);% 更新存档并执行非支配排序GWO1=[GWO1GWO0n];GWO1=func_domination(GWO1);GWO1=func_Nondomination(GWO1);% 重新分配超立方体索引for i=1:numel(GWO1)[GWO1(i).GridIndex,GWO1(i).GridSubIndex]=func_index(GWO1(i),G);end% 控制存档大小if numel(GWO1)>SmenEXTRA=numel(GWO1)-Smen;GWO1=func_Rep(GWO1,EXTRA,gamma);ycost=func_Costs(GWO1);G=func_Hypercubes(ycost,Ngd,alpha);end% 结果处理与绘图costs=func_Costs(GWO0);ycost=func_Costs(GWO1);figure(1)plot(costs(1,:),costs(2,:),'b.');hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),'ro');legend('灰狼','Non-dominated解决方案');hold offdrawnowif it==1figure(2)plot(costs(1,:),costs(2,:),'b.');hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),'ro');legend('灰狼','Non-dominated解决方案');title(['迭代次数:',num2str(it)]);endif it==50figure(3)plot(costs(1,:),costs(2,:),'b.');hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),'ro');legend('灰狼','Non-dominated解决方案');title(['迭代次数:',num2str(it)]);endif it==200figure(4)plot(costs(1,:),costs(2,:),'b.');hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),'ro');legend('灰狼','Non-dominated解决方案');title(['迭代次数:',num2str(it)]);endif it==500figure(5)plot(costs(1,:),costs(2,:),'b.');hold onplot(ycost(1,:),ycost(2,:),'ro');legend('灰狼','Non-dominated解决方案');title(['迭代次数:',num2str(it)]);end
end
64

4.本算法原理

        灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种基于群体智能的全球优化算法,由Mirjalili等人在2014年提出,灵感来源于灰狼在自然界中的狩猎行为。该算法通过模拟灰狼的社会层级结构和狩猎策略,有效地搜索解空间,以找到问题的最优解。将GWO应用于多目标优化问题(Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs),则形成了基于GWO的多目标优化算法,它能够处理具有多个冲突目标函数的优化问题,寻求所谓的帕累托最优解集。

4.1灰狼优化算法原理

        在GWO中,算法中的每个搜索代理(解)被称作一只“狼”,它们在解空间中搜索以找到最优解。算法定义了三种角色的狼:α(领导者)、β(跟随者)和δ(猎手)。搜索过程通过模仿灰狼的领导模式、追捕猎物和群体协作行为进行。

算法步骤:
  1. 初始化:随机生成初始狼群,并计算每个狼的位置(解)的适应值。
  2. 更新α、β、δ:根据适应值确定当前群体中的领导者、跟随者和猎手。
  3. 更新位置:根据领导者的位置和其他狼的位置更新每只狼的位置。
  4. 评估并更新:计算新位置的适应值,并更新α、β、δ。
  5. 重复步骤2-4,直至满足停止准则(如迭代次数、适应值收敛)。

4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解

        在多目标优化中,帕累托最优解是指不存在另一个解在所有目标函数上都优于它,至少在一个目标上更好,其余目标至少一样好。寻找帕累托前沿(即所有非支配解的集合)是多目标优化的核心。

4.3 基于GWO的多目标优化算法

        将GWO应用于多目标优化,关键在于如何在多目标环境下定义适应值和更新策略,以保证算法能够有效地探索和维护帕累托前沿。一种常用的方法是引入多目标适应度评价和多目标优化策略,如非支配排序和拥挤距离计算。

      基于GWO的多目标优化算法通过模仿灰狼的社交行为和策略,结合多目标优化中的非支配排序和拥挤距离等策略,能够有效地搜索多目标优化问题的解空间,发现帕累托前沿解集。这种方法不仅保持了GWO的高效搜索能力,而且增加了处理多目标问题的能力,适用于解决工程、经济、环境等领域的复杂决策问题。

5.完整程序

VVV

相关文章:

基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真

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 4.1灰狼优化算法原理 4.2 多目标优化问题(MOP)的帕累托最优解 4.3 基于GWO的多目标优化算法 5.完整程序 1.程序功能描述 基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真,目标函数…...

排序算法-java版本

冒泡排序 原理&#xff1a;相邻的数据两两比较&#xff0c;小的放前面&#xff0c;大的放后面 int[] arr{3,5,2,1,4} for(int i0;i<arr.length-1;i){for(int j0;j<arr.length-1-i;j){if(arr[j]>arr[j1]){int temparr[j];arr[j]arr[j1];arr[j1]temp;}}}选择排序 升序…...

Java+前后端分离架构+ MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码

Java前后端分离架构 MySQL8.0.36产科信息管理系统 产科电子病历系统源码 产科信息管理系统—住院管理 数字化产科住院管理是现代医院管理中的重要组成部分&#xff0c;它利用数字化技术优化住院流程&#xff0c;提升医疗服务质量和效率。以下是对数字化产科住院管理的详细阐述…...

js使用websocket,vue使用websocket,copy即用

新建一个文件 websocket.js // 定义websocket 地址 let socketurlDev "ws://192.000.0.0:8085/websocket/admin/"; //开发环境 let socketurlProd "wss://123456789.cn/prod-api/websocket/admin/"; //正式环境// 重连锁, 防止过多重连 let reconnectLo…...

【鸿蒙学习笔记】Stage模型工程目录

官方文档&#xff1a;应用配置文件概述&#xff08;Stage模型&#xff09; 目录标题 FA模型和Stage模型工程级目录模块级目录app.json5module.json5程序执行流程程序基本结构开发调试与发布流程 FA模型和Stage模型 工程级目录 模块级目录 app.json5 官方文档&#xff1a;app.j…...

算法基础-----【动态规划】

动态规划(待完善) 动规五部曲分别为&#xff1a; 确定dp数组&#xff08;dp table&#xff09;以及下标的含义确定递推公式&#xff08;状态转移公式&#xff09;dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组、 动态规划的核心就是递归剪枝&#xff08;存储键值&#xff0c;…...

Java中的响应式编程与Reactor框架

Java中的响应式编程与Reactor框架 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 响应式编程&#xff08;Reactive Programming&#xff09;是一种面向数据流…...

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于Ubuntu系统部署ComfyUI:功能最强大、模块化程度最高的Stable Diffusion图形用户界面和后台

目录 ComfyUI的特性介绍 开始安装 做点准备工作 在Conda虚拟环境中进行 依赖项的安装 运行 政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&…...

匿名内部类

下面代码中&#xff0c;Person24 是一个抽象类&#xff0c;这意味着它不能被直接实例化&#xff0c;只能通过继承它的子类来实现其抽象方法。代码片段中展示了如何使用匿名内部类来实现一个抽象类的实例。 package chapter04;public class Java24_Object_匿名内部类 {public s…...

react_web自定义组件_多类型Modal_搜索栏Search

目录 一、带输入框的Modal 二、提示框Modal 三、搜索栏Search 在做项目时引入一些现成的UI组件&#xff0c;但是如果和设计图冲突太大&#xff0c;更改时很麻烦&#xff0c;如果自己写一个通用组件其实也就几十分钟或者几个小时&#xff0c;而且更具UI设计更改也比较好更改&…...

Apache Flink架构介绍

目录 一、Apache Flink架构组件栈 1.1 概述 1.2 架构图 1.3 架构分层组件说明 1.3.1 物理部署层 1.3.2 Runtime 核心层 1.3.3 API & Libraries层 二、Flink运行时架构 2.1 概述 2.2 架构图 2.3 架构角色和组件 2.3.1 Flink Clients客户端 2.3.2 JobManager 2.…...

华为HCIP Datacom H12-821 卷28

1.单选题 下面是一台路由器的部分配置,关于该部分配置描述正确的是,[HUAWEI]ip ip-prefx pl permit 10.0.192.0 8greater-equal17 less-equal 18 A、10.0.192.0/8网段内,掩码长度为18的路由会匹配到该前缀列表,匹配规则为允许 B、10.0.192.0/8网段内掩码长度为21的路…...

安装Nginx以及简单使用 —— windows系统

一、背景 Nginx是一个很强大的高性能Web和反向代理服务&#xff0c;也是一种轻量级的Web服务器&#xff0c;可以作为独立的服务器部署网站&#xff0c;应用非常广泛&#xff0c;特别是现在前后端分离的情况下。而在开发过程中&#xff0c;我们常常需要在window系统下使用Nginx作…...

【UE5.3】笔记8 添加碰撞,检测碰撞

添加碰撞 打开BP_Food,添加Box Collision组件&#xff0c;与unity类似&#xff1a; 调整Box Collision的大小到刚好包裹物体&#xff0c;通过调整缩放和盒体范围来控制大小&#xff0c;一般先调整缩放找个大概大小&#xff0c;然后调整盒体范围进行微调。 碰撞检测 添加好碰撞…...

丝滑流畅!使用kimi快速完成论文仿写

学境思源&#xff0c;一键生成论文初稿&#xff1a; AcademicIdeas - 学境思源AI论文写作 今天的分享&#xff0c;我们将带大家探索一种新的学术写作技巧——使用Kimi进行论文仿写。本文将深入解析如何利用Kimi的智能辅助功能&#xff0c;提高论文写作的效率和质量&#xff0c…...

【C++】认识使用string类

【C】STL中的string类 C语言中的字符串标准库中的string类string类成员变量string类的常用接口说明成员函数string(constructor构造函数)~string(destructor析构函数)默认赋值运算符重载函数 遍历string下标[ ]迭代器范围for反向迭代器 capacitysizelengthmax_sizeresizecapaci…...

如何在 Odoo 16 中对 Many2Many 字段使用 Group by

Many2many 字段与 Many2one 字段类似,因为它们在模型之间建立了新的关系。在Odoo 16中,您无法按 many2many 字段分组,因为可以使用 many2many 记录选择任何记录。当您使用 many2many 字段给出 group by 过滤器时,您将遇到断言错误。 介绍如何在 Odoo 16 中使用 Many2Many…...

PCL从理解到应用【03】KDTree 原理分析 | 案例分析 | 代码实现

前言 本文分析KDTree的原理&#xff0c;集合案例深入理解&#xff0c;同时提供源代码。 三个案例&#xff1a;K近邻搜索、半径内近邻搜索、近似最近邻搜索。方法对比&#xff0c;如下表所示&#xff1a; 特性K近邻搜索半径内近邻搜索近似最近邻搜索描述查找K个最近邻点查找指…...

Windows 11内置一键系统备份与还原 轻松替代Ghost

面对系统崩溃、恶意软件侵袭或其他不可预见因素导致的启动失败&#xff0c;Windows 7~Windows 11内置的系统映像功能能够迅速将您的系统恢复至健康状态&#xff0c;确保工作的连续性和数据的完整性。 Windows内置3种备份策略 U盘备份&#xff1a;便携且安全 打开“创建一个恢…...

leetCode-hot100-动态规划专题

动态规划 动态规划定义动态规划的核心思想动态规划的基本特征动态规划的基本思路例题322.零钱兑换53.最大子数组和72.编辑距离139.单词拆分62.不同路径63.不同路径Ⅱ64.最小路径和70.爬楼梯121.买卖股票的最佳时机152.乘积最大子数组 动态规划定义 动态规划&#xff08;Dynami…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

Nginx server_name 配置说明

Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器&#xff0c;其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机&#xff08;Virtual Host&#xff09;。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理&#xff0c;深入讲解梯度消失/爆炸问题&#xff0c;并通过LSTM/GRU结构实现解决方案&#xff0c;提供时间序列预测和文本生成…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

安宝特案例丨Vuzix AR智能眼镜集成专业软件,助力卢森堡医院药房转型,赢得辉瑞创新奖

在Vuzix M400 AR智能眼镜的助力下&#xff0c;卢森堡罗伯特舒曼医院&#xff08;the Robert Schuman Hospitals, HRS&#xff09;凭借在无菌制剂生产流程中引入增强现实技术&#xff08;AR&#xff09;创新项目&#xff0c;荣获了2024年6月7日由卢森堡医院药剂师协会&#xff0…...

NPOI Excel用OLE对象的形式插入文件附件以及插入图片

static void Main(string[] args) {XlsWithObjData();Console.WriteLine("输出完成"); }static void XlsWithObjData() {// 创建工作簿和单元格,只有HSSFWorkbook,XSSFWorkbook不可以HSSFWorkbook workbook new HSSFWorkbook();HSSFSheet sheet (HSSFSheet)workboo…...

华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)

题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...

yaml读取写入常见错误 (‘cannot represent an object‘, 117)

错误一&#xff1a;yaml.representer.RepresenterError: (‘cannot represent an object’, 117) 出现这个问题一直没找到原因&#xff0c;后面把yaml.safe_dump直接替换成yaml.dump&#xff0c;确实能保存&#xff0c;但出现乱码&#xff1a; 放弃yaml.dump&#xff0c;又切…...