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文件名称:GA-and-PSO

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  • 上传时间:
    2014-10-20
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    121.31kb
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GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序,以下是使用本程序的简单介绍与使用步骤

1)修改设计变量个数

NPar变量定义的是设计变量个数,本例为8,使用时需根据自己实际情况进行修改。

2)修改设计变量的上下限

VarLow 与VarHign定义的是设计变量的上下限,使用时需根据自己实际情况进行修改。记住,变量的维数,要与1)变量个数一致哦。

3)修改FunName

变量FunName定义的是优化目标函数值的计算函数,根据自己实际情况改成自己的函数名。

4)修改最大迭代次数MaxIterations

要根据自己的问题实际,通过试算找出合适的MaxIterations数。

如果,你对GA与PSO比较精通,还可以通过修改KeepPercent、CrossPercent来提高算法的效率,但是对于初学者来说,上述的步骤与操作已经足够,所以其它不再赘述。祝你好运!

-GA genetic algorithm and PSO Ion combination algorithm matlab program, the following is a brief descr iption of the use of this procedure with the use of step a) to modify the design variables are defined by the number of NPar variable number of design variables, in this case eight, when used according to need their actual situation changes. 2) modify the design variables on the lower limit is defined VarLow and VarHign upper and lower limits of design variables need to be modified when used according to their actual situation. Remember, dimensions variable, the number to be with a) variable consistency oh. 3) Modify FunName variable FunName definition is to optimize the objective function value calculation function, according to their actual situation into their own function name. 4) Modify the maximum number of iterations MaxIterations issue according to their actual, through spreadsheets to find the appropriate number MaxIterations. If you are more proficient GA and PSO, but also can
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/acess.mat
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/cd.mat
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/CrossOver_fcn.m
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/GAPSO.m
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/Myfit.m
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/PSO_Fcn.m
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/SelectParents_Fcn.m
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序/程序使用说明.doc
GA遗传算法与PSO离子群组合算法matlab程序

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