【单目标优化求解】基于matlab水循环算法求解约束优化问题【含Matlab源码 1428期】
【摘要】
一、获取代码方式
获取代码方式1: 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。
获取代码方式2: 完整代码已上传我的资源:【单目标优化求解】基于matlab水循环算法求解约束优...
一、获取代码方式
获取代码方式1:
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。
获取代码方式2:
完整代码已上传我的资源:【单目标优化求解】基于matlab水循环算法求解约束优化问题【含Matlab源码 1428期】
备注:
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二、部分源代码
clear all;
clc;
close all;
format long g
objective_function=@fun;
constraints=@Constraints;
for k=1:1 % Number of independent runds
%==========================================================================
% Problem 1
% nvars=7;
% LB=[-10 -10 -10 -10 -10 -10 -10];
% UB=[10 10 10 10 10 10 10];
%==========================================================================
% Problem 2
% nvars=5;
% LB=[78 33 27 27 27];
% UB=[102 45 45 45 45];
%==========================================================================
% Problem 3
% nvars=10;
% LB=ones(1,nvars)*0;
% UB=ones(1,nvars)*1;
%==========================================================================
% Problem 4
% nvars=3;
% LB=ones(1,nvars)*0;
% UB=ones(1,nvars)*10;
%==========================================================================
% Three-bar truss problem
% nvars=2;
% LB=[0 0];
% UB=[1 1];
%==========================================================================
% Speed reducer problem
nvars=7;
LB=[2.6 0.7 17 7.3 7.3 2.9 5];
UB=[3.6 0.8 28 8.3 8.3 3.9 5.5];
%==========================================================================
% Pressure vessel problem
% nvars=4;
% LB=[0 0 10 10];
% UB=[100 100 200 200];
%==========================================================================
% Tension/compression spring design problem
% nvars=3;
% LB=[0.05 0.25 2];
% UB=[2 1.3 15];
%==========================================================================
% Welded beam problem
% nvars=4;
% LB=[0.1 0.1 0.1 0.1];
% UB=[2 10 10 2];
%==========================================================================
% Rolling Element Bearing
% nvars=10;
% D=160;
% d=90;
% LB=[0.5*(D+d) 0.15*(D-d) 4 0.515 0.515 0.4 0.6 0.3 0.02 0.6];
% UB=[0.6*(D+d) 0.45*(D-d) 50 0.6 0.6 0.5 0.7 0.4 0.1 0.85];
%==========================================================================
% Multiple disk clutch brake
% nvars=5;
%--------------Info
% % ri=[60,21,21,...,80]; x(1)
% % ro=[90,91,92,...,110]; x(2)
% % t=[1,1.5,2,2.5,3]; x(3)
% % F=[600,610, 620,...,1000]; x(4)
% % Z=[2,3,4,5,6,7,8,9]; x(5)
%-------------
% LB=[60 90 1 2];
% UB=[80 110 3 9];
[Xmin,Fmin,SUM_Constraints,NFEs,Elapsed_Time]=WCA_Const(objective_function,constraints,LB,UB,nvars)
disp(['Run: ',num2str(k),' Fmin= ',num2str(Fmin),' Summation Constraint Violations: ',num2str(SUM_Constraints)]);
F(k)=Fmin;
N(k)=NFEs;
end
[Min_F index]=min(F)
Ave_F=mean(F)
Max_F=max(F)
SD_F=std(F)
[Min_NFEs indexx]=min(N)
Ave_NFEs=mean(N)
Max_NFEs=max(N)
SD_NFEs=std(N)
function FVAL=fun(x)
%==========================================================================
% Problem 1
% FVAL=(x(1)-10)^2+5*((x(2)-12)^2)+x(3)^4+3*((x(4)-11)^2)+10*(x(5)^6)+7*(x(6)^2)+x(7)^4-4*x(6)*x(7)-10*x(6)-8*x(7);
%==========================================================================
% Problem 2
% FVAL=5.3578547*x(3)^2+0.8356891*x(1)*x(5)+37.293239*x(1)-40792.141;
%==========================================================================
% Problem 3
% nvars=10;
% a=1;
%
% for i=1:nvars
% aa=x(i);
% a=aa*a;
% end
% FVAL=-((sqrt(nvars))^nvars)*a;
%==========================================================================
% Problem 4
% FVAL=-((100-(x(1)-5)^2-(x(2)-5)^2-(x(3)-5)^2)/100);
%==========================================================================
% Three-bar truss problem
% FVAL=(2*sqrt(2)*x(1)+x(2))*100;
%==========================================================================
% Speed reducer problem
FVAL=0.7854*x(1)*x(2)^2*(3.3333*x(3)^2+14.9334*x(3)-43.0934)-1.508*x(1)*(x(6)^2+x(7)^2)+7.4777*(x(6)^3+x(7)^3)+0.7854*(x(4)*x(6)^2+x(5)*x(7)^2);
%==========================================================================
% Pressure Vessel
%FVAL=0.6224*x(1)*x(3)*x(4)+1.7781*x(2)*x(3)^2+3.1661*x(1)^2*x(4)+19.84*x(1)^2*x(3);
%==========================================================================
% Spring design
% FVAL=(x(3)+2)*x(2)*(x(1)^2);
%==========================================================================
% Welded Beam
% FVAL=1.10471*x(1)^2*x(2)+0.04811*x(3)*x(4)*(14+x(2));
%==========================================================================
% Rolling element bearing
% gama=x(2)/x(1);
% fc=37.91*((1+(1.04*((1-gama/1+gama)^1.72)*((x(4)*(2*x(5)-1)/x(5)*(2*x(4)-1))^0.41))^(10/3))^-0.3)*((gama^0.3*(1-gama)^1.39)/(1+gama)^(1/3))*(2*x(4)/(2*x(4)-1))^0.41;
%
% if x(2)<=25.4
% FVAL=-fc*x(3)^(2/3)*x(2)^1.8;
% else
% FVAL=-3.647*fc*x(3)^(2/3)*x(2)^1.4;
% end
%==========================================================================
% Multiple disk clutch brake (Discrete variables)
% ri=60:80;
% r0=90:110;
% t=[1.5 2 2.5 3];
% f=600:10:1000;
% z=2:9;
% r0=0.0000078;
% FVAL=pi*(x(2)^2-x(1)^2)*x(3)*(x(5)+1)*r0;
%==========================================================================
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/120914975
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