matlab代码粒子群算法-Fuzzy-Mutation-Embedded-Hybrids-of-GSA-and-PSO-for-Engine
matlab代码粒子群算法基于突变的GPS和PSOGSA的MATLAB代码
执行功能优化的代码。
这是题为“用于工程设计问题的引力搜索和粒子群优化方法的模糊突变嵌入式混合动力”的论文代码。
给出的代码是针对两种算法的：
基于变异的GPS（MGPS）
基于突变的PSOGSA（MPSOGSA）
参数
必须在main.m文件中为MPSOGSA和MGPS设置以下参数
num-每个函数的运行次数
functionCount-您要执行的功能数
对于MGPS，您还可以设置yolu
rho和phi-用于设置模糊隶属函数参数的值
为MGPS和MPSOGSA设置的参数
n-人口规模
iter-要执行的迭代
注意：要优化工程问题，必须更改代码，用engg取消注释所有函数调用，并注释不带engg的函数
运行代码
在上面指定的文件中设置所有必需的参数
运行文件main.m
链接以获取算法详细信息：
抽象的：
引力搜索算法（GSA）和粒子群优化（PSO）分别是自然启发式，基于群的优化算法。
尽管它们从一开始就已被广泛用于单目标优化，但是它们会过早收敛。
即使GSA和PSO的混合性能好得多，问题仍然存在。
因此，为
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资源详情
[{"title":"（ 414 个子文件 4.6MB ） matlab代码粒子群算法-Fuzzy-Mutation-Embedded-Hybrids-of-GSA-and-PSO-for-Engine","children":[{"title":"main.m <span style='color:#111;'> 860B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"constraint.m <span style='color:#111;'> 2.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"max_engg.m <span style='color:#111;'> 1.27KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"param.m <span style='color:#111;'> 1.15KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"chromosomeRank.m <span style='color:#111;'> 757B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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