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收錄于話題 #智能優(yōu)化算法及應用 212個 內容

 

1 簡介

平衡 優(yōu) 化 器 ( equilibrium optimizer，EO) 是 Afshin Faramarzi 等人于 2019 年提出的一種新型智能算法，并在多個測試函數上相對傳統(tǒng)智能算法表現出較好的優(yōu)越性。

2 部分代碼

%_________________________________________________________________________________

%  Equilibrium Optimizer source code (Developed in MATLAB R2015a)

%

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

% fobj = @YourCostFunction

% dim = number of your variables

% Max_iteration = maximum number of iterations

% Particles_no = number of particles (search agents)

% lb=[lb1,lb2,...,lbn] where lbn is the lower bound of variable n

% ub=[ub1,ub2,...,ubn] where ubn is the upper bound of variable n

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

clear all

clc

tic;

Run_no=30;         % Number of independent runs 

Particles_no=30;   % Number of particles

Max_iteration=500; % Maximum number of iterations

Function_name=’F2’; 

        

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);

    

[Convergence_curve,Ave,Sd]=EO(Particles_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj,Run_no);

display([’The average objective function is : ’, num2str(Ave,7)]);

display([’The standard deviation is : ’, num2str(Sd,7)]);

figure(’Position’,[500 500 660 290])

% %Draw search space

subplot(1,2,1);

func_plot(Function_name);

title(’Parameter space’)

xlabel(’x_1’);

ylabel(’x_2’);

zlabel([’( x_1 , x_2 )’])

%Draw objective space

subplot(1,2,2);

semilogy(Convergence_curve,’Color’,’r’)

title(’Objective space’)

xlabel(’Iteration’);

ylabel(’Best score obtained so far’);

axis tight

grid on

box on

legend(’EO’)

img =gcf;  %獲取當前畫圖的句柄

print(img, ’-dpng’, ’-r600’, ’2.png’)         %即可得到對應格式和期望dpi的圖像

       

toc;

3 仿真結果

        

4 參考文獻

[1]劉斌等. "一種基于改進平衡優(yōu)化器算法的光伏電池參數識別方法.".

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