【智能优化算法】基于Jaya算法求解单目标优化问题附matlab代码MOJAYA

2024-01-07 15:20

本文主要是介绍【智能优化算法】基于Jaya算法求解单目标优化问题附matlab代码MOJAYA,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1 内容介绍

Jaya算法是一种基于群体的新兴智能优化算法,该算法区别于其他优化算法,具有无参数运行、求解速度快、不易陷入局部最优解等优点.Jaya算法被提出以来,已经被广泛应用于诸多领域,并取得了卓越的成果,例如图像识别、机械设计、机器学习等.

2 仿真代码

clear all

close all

clc

%--------------------------------------------------------------------------

options.ObjFunction=@Binh;

options.ll=[-5 -5];% lower bounds

options.ul=[10 10]; % upper bounds

options.clsize=100; % Size of the population

options.nArchive=50;  % Archive Size of the Pareto front

options.Nobj=2; % number of Objective Functions

options.var_num=size(options.ll,2); % dimension of the problem.

options.iteration=100; % Maximum number of iterations

%--------------------------------------------------------------------------

options.Display_Flag=1; % Flag for displaying results over iterations

options.run_parallel_index=0;

options.run=1;

tic

if options.run_parallel_index

    stream = RandStream('mrg32k3a');

    parfor index=1:options.run

        %         index

        set(stream,'Substream',index);

        RandStream.setGlobalStream(stream)

        [bestX, bestFitness, bestFitnessEvolution]=MOJAYA_v1(options);

        RESULTS{index}.bestX=bestX;

        RESULTS{index}.bestFitness=bestFitness;

        RESULTS{index}.bestFitnessEvolution=bestFitnessEvolution;

    end

else

    rng('default')

    for index=1:options.run

        %         index

        [bestX, bestFitness, bestFitnessEvolution]=MOJAYA_v1(options);       

        RESULTS{index}.bestX=bestX;

        RESULTS{index}.bestFitness=bestFitness;

        RESULTS{index}.bestFitnessEvolution=bestFitnessEvolution;

    end

end

toc

3 运行结果

4 参考文献

[1]王建华, 潘宇杰, 孙瑞. 自适应Jaya算法求解多目标柔性车间绿色调度问题[J].  2021.

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、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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