多目标优化算法之鲸鱼算法(NSWOA)
2024-05-26公司动态
抱歉，我目前无法提供完整的多
目标鲸鱼优化算法的 Matlab 代码。然而，我可以为您提供一个基本的框架和伪代码，以帮助您开始编写自己的
算法。请注意，这只是一个示例，您需要根据您的具体问题和优化
目标进行相应的调整。
以下是一个简单的多
目标鲸鱼优化算法的伪代码：
```matlab
% 初始化参数
max_iterations=100; % 最大迭代次数
num_whales=50; %
鲸鱼数量
num_dimensions=30; % 维度数量
lower_bound=-100; % 变量下界
upper_bound=100; % 变量上界
% 随机初始化
鲸鱼位置和速度
positions=lower_bound + (upper_bound - lower_bound) * rand(num_whales, num_dimensions);
velocities=zeros(num_whales, num_dimensions);
% 循环迭代
for iteration=1:max_iterations
% 计算每只
鲸鱼的适应度值
fitness_values=evaluate_fitness(positions);
% 根据适应度值进行排序，得到帕累托最优解集合
[pareto_front, pareto_indices]=non_dominated_sort(fitness_values);
% 更新帕累托最优解集合
pareto_positions=positions(pareto_indices, :);
% 更新全局最优解
global_best_position=pareto_positions(1, :);
% 更新
鲸鱼位置和速度
for whale=1:num_whales
% 随机选择两只
鲸鱼作为参考
reference_1=randi(num_whales);
reference_2=randi(num_whales);
% 更新速度
velocities(whale, :)=velocities(whale, :) + rand() * (pareto_positions(reference_1, :) - positions(whale, :)) + rand() * (global_best_position - positions(whale, :));
% 限制速度在一定范围内
velocities(whale, :)=max(-1, min(velocities(whale, :), 1));
% 更新位置
positions(whale, :)=positions(whale, :) + velocities(whale, :);
% 限制位置在一定范围内
positions(whale, :)=max(lower_bound, min(positions(whale, :), upper_bound));
end
end
% 返回帕累托最优解集合
pareto_front
% 以下是您需要根据您的问题自定义的辅助函数：
function fitness_values=evaluate_fitness(positions)
% 计算适应度值
% 根据您的具体问题进行定义
end
function [pareto_front, pareto_indices]=non_dominated_sort(fitness_values)
% 对适应度值进行非支配排序
% 根据您的具体问题进行定义
end
```
请根据您的具体问题和优化
目标进行适当调整和扩展该伪代码。希望这可以帮助到您！
