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模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等算法都是属于概率算法不绝对不迅速能用其它方式解决的问题不要用这些相对复杂的算法比如有明确的线性关系或者非线性对应关系。这里的概率算法是指摇骰子式的算法虽然这些算法的特定规则很大程度能保证找到比较合适的结果但是对于复杂的多最值图像也未必取得令人满意的结果。为了解决这个问题发展出了自适应模拟退火算法自适应遗传算法等改进型以及遗传-粒子群混合型算法。
Rastrigin函数
表达式 f(x) ∑(Ax^2 - A*cos(2π * x))
所以二维Rastrigin函数表达式 绘图如下最大值约80.7 optimtool工具
这是一个神奇的工具 旧版本2006a以前没有新版本比如2023也没有, 2014a版本没有粒子群等可以用2016
模拟退火速度比遗传慢一点最大值检测非常好最小值不理想。 遗传算法最大值检测非常好最小值检测要比sa好一些的。 其它参考
以下连接可以用学习自适应遗传算法的手撸写法全部都是外部链接不需要VIP可见。
https://www.cnblogs.com/yezuhui/p/6853257.html
https://www.cnblogs.com/ncepubye/p/12724070.html
演化算法原理与实战一遗传算法GA原理与Matlab实现 - 知乎 Function (x) -(x-5).^2; Fitness sum(Function(Population),2);
R2023a版本推荐Function的这种写法。
%%百度生成的sa算法,它自己叫asa自适应模拟退火
function [bestSol, bestFitness] asa(objFunc, nVar, lb, ub, MaxIt, T0, Tf)% objFunc目标函数% nVar变量数量% lb变量下界% ub变量上界% MaxIt最大迭代次数% T0初始温度% Tf最终温度Dimension nVar; % 变量维数Iteration MaxIt; % 迭代次数T T0; % 初始温度r 0.98; % 温度降低的速率bestSol rand(1, Dimension).*(ub - lb) lb; % 初始解bestFitness objFunc(bestSol); % 初始解的适应度fitness bestFitness; % 当前解的适应度Sol bestSol; % 当前解Temp T; % 当前温度for iter 1:IterationnewSol rand(1, Dimension).*(ub - lb) lb; % 产生新解newFitness objFunc(newSol); % 新解的适应度if newFitness fitnessSol newSol;fitness newFitness;elseif exp(-(newFitness - fitness)/Temp) rand()Sol newSol;fitness newFitness;endif fitness bestFitnessbestSol Sol;bestFitness fitness;endTemp Temp * r; % 降低温度end
end
