注意:此代码实现的是求目标函数最大值,求最小值可将适应度函数乘以-1(框架代码已实现)。 1.代码实现 不了解麻雀算法可以先看看优化算法笔记(二十一)麻雀搜索算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 文件名描述 ..\optimization algorithm\frame\Unit.m 个体 ..\optimization ...
plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(m,n, mxREAL);// 建立矩阵,并将输出指针指向矩阵地址 Z=(double*)mxGetData(plhs[0]);//将指针Z也指向该矩阵 //使用用户定义的函数进行计算:Z=X+Y myfun(X,Y,Z,n,m);//调用用户定义函数 //调用函数后, 输出指针plhs[0]指向的地址中已经保存了X+Y的结果。 //在...
ineqlin: [3x1 double] eqlin: [0x1 double] upper: [3x1 double] lower: [3x1 double] >> lambda.ineqlin ans = 0.0000 1.5000 0.5000 >> lambda.lower ans = 1.0000 0.0000 0.0000 表明:不等约束条件2和3以及第1个下界是有效的 5.2 foptions函数 对于优化控制,MATLAB提供了18个参数,这些参数的具体意...
(2)规则(优化算法流程) 2.1个体 各算法中个体的差异其实还是挺大的,不过个体的公共属性比较简单只有两个(1)位置:适应度函数的输入。(2)值:适应度函数的值。 2.2 规则 规则其实就是算法的主题,算法的执行过程。每个算法的执行过程必然不一样(一样那就是同一个算法了)。但是算法的执行流程还是有很多相同的部分...
在Matlab中,数据类型默认是double型,对使用者来说,无需太多关心数据类型当然是省心省力的,但这也带来了一个问题就是double型占用的内存较多,还有可能拖慢程序的运行速度。所以,在适当的情况下,我们可以把数据类型选择为逻辑型、字符型、整型等。但这样还需要注意的一点是,一个变量在改变数据类型时会消耗额外...
result=double(subs(f,symvar(f),x')); break; else M=M*C; x0=x1; end end end %牛顿法 function [X,result]=Min_Newton(f,x0,eps,n) %f为目标函数 %x0为初始点 %eps为迭代精度 %n为迭代次数 TiDu=gradient(sym(f),symvar(sym(f)));% 计算出梯度表达式 ...
在编写遗传算法优化B..在编写遗传算法优化BP神经网络时出现 ’未定义与 'double' 类型的输入参数相对应的函数 'Code'的这种情况。‘希望各位大神可以解决一下。拜托,谢谢啦亲们,有没有知道的
double强制类型转换语句，将其它形式的数组转换为double类型 例如 syms x equ = 1+x-4;y = solve(equ);此时解出的y是一个syms类型变量3、用double(y)可以将y转变为double类型变量3，从而可以带入下一步继续进行计算。
最速下降法又称为梯度法,是1847年由著名数学家Cauchy给出的。他是解析法中最古老的一种,其他解析方法或是它的变形,或是受它的启发而得到的,因此它是最优化方法的基础。 设无约束问题中的目标函数 一阶连续可微 最速下降法的基本思想是:从当前点