【优化算法】吉萨金字塔建造优化算法（GPC）【含Matlab源码 1438期】

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二、部分源代码

% Giza Pyramids Construction (GPC) Algorithm
%
%
% -------------------------------------------------clc;
clear;
close all;%% Problem Definition
CostFunction=@(x) Sphere(x);        % Cost FunctionnVar=30;                  % Number of Decision VariablesVarSize=[1 nVar];         % Decision Variables Matrix SizeVarMin=-5.12;             % Decision Variables Lower Bound
VarMax= 5.12;             % Decision Variables Upper Bound%% Giza Pyramids Construction (GPC) ParametersMaxIteration=1000;   % Maximum Number of Iterations (Days of work)nPop=20;             % Number of workersG = 9.8;             % Gravity
Tetha = 14;          % Angle of Ramp
MuMin = 1;           % Minimum Friction
MuMax = 10;          % Maximum Friction
pSS= 0.5;            % Substitution Probability%% Initialization
% Empty Stones Structure
stone.Position=[];
stone.Cost=[];% Initialize Population Array
pop=repmat(stone,nPop,1);% Initialize Best Solution Ever Found
best_worker.Cost=inf;% Create Initial Stones
for i=1:nPoppop(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);pop(i).Cost=CostFunction(pop(i).Position);if pop(i).Cost<=best_worker.Costbest_worker=pop(i);          % as Pharaoh's special agentend
end% Array to Hold Best Cost Values
BestCost=zeros(MaxIteration,1);%% Giza Pyramids Construction (GPC) Algorithm Main Loop
for it=1:MaxIterationnewpop=repmat(stone,nPop,1);for i=1:nPopnewpop(i).Cost = inf;V0= rand(1,1);                          % Initial Velocity                                      Mu= MuMin+(MuMax-MuMin)*rand(1,1);      % Frictiond = (V0^2)/((2*G)*(sind(Tetha)+(Mu*cosd(Tetha))));                  % Stone Destinationx = (V0^2)/((2*G)*(sind(Tetha)));                                   % Worker Movementepsilon=unifrnd(-((VarMax-VarMin)/2),((VarMax-VarMin)/2),VarSize);  % Epsilonnewsol.Position = (pop(i).Position+d).*(x*epsilon);                 % Position of Stone and Worker% newsol.Position = (pop(i).Position+d)+(x*epsilon);                  % Note: In some cases or some problems use this instead of the previous line to get better resultsnewsol.Position=max(newsol.Position,VarMin);newsol.Position=min(newsol.Position,VarMax);% Substitutionz=zeros(size(pop(i).Position));k0=randi([1 numel(pop(i).Position)]);for k=1:numel(pop(i).Position)if k==k0 || rand<=pSSz(k)=newsol.Position(k);elsez(k)=pop(i).Position(k);endendnewsol.Position=z;newsol.Cost=CostFunction(newsol.Position);if newsol.Cost <= newpop(i).Costnewpop(i) = newsol;if newpop(i).Cost<=best_worker.Costbest_worker=newpop(i);endendend% Mergepop=[pop newpop];  %#ok% Sort[~, SortOrder]=sort([pop.Cost]);pop=pop(SortOrder);% Truncatepop=pop(1:nPop);% Store Best Cost Ever FoundBestCost(it)=pop(1).Cost;% Show Iteration Informationdisp(['It:' num2str(it) ', Cost => ' num2str(BestCost(it))]);
endfigure;
%plot(BestCost,'LineWidth',2);
semilogy(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
%grid on;

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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