【优化算法】人工大猩猩部队优化算法（GTO）【含Matlab源码 1798期】

一、获取代码方式

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二、部分源代码

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% Population size and stoppoing condition 
pop_size=30;  
max_iter=100;  

% Define your objective function's details here
fobj = @ObjectiveFunction;
variables_no=10;
lower_bound=-100; % can be a vector too
upper_bound=100; % can be a vector too
      
[Silverback_Score,Silverback,convergence_curve]=GTO(pop_size,max_iter,lower_bound,upper_bound,variables_no,fobj);


figure 

% Best optimal values for the decision variables 
subplot(1,2,1)
parallelcoords(Silverback)
xlabel('Decision variables')
ylabel('Best estimated values ')
box on

% Best convergence curve
subplot(1,2,2)
plot(convergence_curve);
title('Convergence curve of GTO')
xlabel('Current_iteration');
ylabel('Objective value');
box on

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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