【优化求解】基于帝国主义竞争算法ICA求解单目标问题Matlab源码

2024-06-06 05:11:44

1 简介

2 部分代码

function Empires=UniteSimilarEmpires(Empires,AlgorithmParams,ProblemParams)

%联合相似的帝国，距离相近的帝国间的吞并

%AlgorithmParams.UnitingThreshold：联合门槛

%ProblemParams.SearchSpaceSize：搜索空间，搜索范围

%norm 范数

TheresholdDistance = AlgorithmParams.UnitingThreshold * norm(ProblemParams.SearchSpaceSize);

NumOfEmpires = numel(Empires);

for ii = 1:NumOfEmpires-1

for jj = ii+1:NumOfEmpires

%帝国国家间的距离

DistanceVector = Empires(ii).ImperialistPosition - Empires(jj).ImperialistPosition;

%帝国间的距离的范数

Distance = norm(DistanceVector);

if Distance<=TheresholdDistance%如果距离范数小于联合设定的范数

%这两个帝国谁的成本更低

if Empires(ii).ImperialistCost < Empires(jj).ImperialistCost

BetterEmpireInd=ii;%强一些的帝国

WorseEmpireInd=jj;%弱一些的帝国

else

BetterEmpireInd=jj;%强一些的帝国

WorseEmpireInd=ii;%弱一些的帝国

end

%强一些的帝国占领了弱一些的帝国，并把弱一些的帝国作为其殖民地

%更新强一些的帝国的殖民地位置

Empires(BetterEmpireInd).ColoniesPosition = [Empires(BetterEmpireInd).ColoniesPosition

Empires(WorseEmpireInd).ImperialistPosition

Empires(WorseEmpireInd).ColoniesPosition];

%更新强一些的帝国的殖民地的成本

Empires(BetterEmpireInd).ColoniesCost = [Empires(BetterEmpireInd).ColoniesCost

Empires(WorseEmpireInd).ImperialistCost

Empires(WorseEmpireInd).ColoniesCost];

%更新帝国集团的总成本

% Update TotalCost for new United Empire

Empires(BetterEmpireInd).TotalCost = Empires(BetterEmpireInd).ImperialistCost + AlgorithmParams.Zeta * mean(Empires(BetterEmpireInd).ColoniesCost);

%在所有帝国集团中删除掉那个弱一些的帝国

Empires = Empires([1:WorseEmpireInd-1 WorseEmpireInd+1:end]);

return;

end

end

end

end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]曲倩雯. 基于ICA和GA混合算法的装配序列规划研究. Diss. 山东大学, 2016.

5 完整MATLAB代码与数据下载地址

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