【优化算法】金鹰优化算法（GEO）【含Matlab源码 187期】

一、获取代码方式

获取代码方式1：
完整代码已上传我的资源：【优化算法】金鹰优化算法（GEO）【含Matlab源码 187期】

获取代码方式2：
通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。

备注：
订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；

二、部分源代码

 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%  
%  Golden Eagle Optimizer (GEO) source codes version 1.0
%  
 
% To use this code in your own project 
% remove the line for 'GetFunctionDetails' function 
% and define the following parameters: 
% fun   : function handle to the .m file containing the objective function
%		  the .m file you define should accept the whole population 'x' 
%		  as input and return a column vector containing objective function 
%		  values of all of the population members
% nvars : number of decision/design variables 
% lb    : lower bound of decision variables (must be of size 1 x nvars)
% ub    : upper bound of decision variables (must be of size 1 x nvars)
%
% GEO will return the following: 
% x     : best solution found 
% fval  : objective function value of the found solution 
% 
 
 
 
%% Inputs 
 
FunctionNumber = 1; % 1-23
 
options.PopulationSize = 50;
options.MaxIterations  = 1000;
 
 
 
%% Run Multi-Objective Golden Eagle Optimizer 
 
[fun,nvars,lb,ub] = GetFunctionDetails (FunctionNumber);
 
options.AttackPropensity = [0.5 ,   2];
options.CruisePropensity = [1   , 0.5];
 
[x,fval,ConvergenceCurve] = GEO (fun,nvars,lb,ub, options);
 
 
 
%% Plot results 
 
PlotResults (fun,lb,ub, FunctionNumber,ConvergenceCurve) 
 
 

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
  
25
  
26
  
27
  
28
  
29
  
30
  
31
  
32
  
33
  
34
  
35
  
36
  
37
  
38
  
39
  
40
  
41
  
42
  
43
  
44
  
45
  
46
  
47
  
48
  
49
 

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.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：qq912100926.blog.csdn.net/article/details/113505165