ハイブリッド粒子群最適化および重力探索アルゴリズムに基づく単一目的問題解決 (MATLAB コード)

はじめに:
最適化問題における単一目的問題とは、目的関数に対する最適な解を見つけることを指します。ハイブリッド粒子群最適化 (PSO) と重力探索アルゴリズム (GSA) は、一般的に使用される 2 つの最適化アルゴリズムであり、それぞれ鳥の群れの行動と物体間の重力相互作用をシミュレートすることによって最適なソリューションを見つけます。この記事では、MATLAB を使用して、ハイブリッド粒子群および重力探索アルゴリズムに基づいて単一目的問題を解決する方法を紹介します。

アルゴリズム原理:

1. ハイブリッド粒子群最適化アルゴリズム (PSO):

   • パーティクルの位置と速度を初期化します。
   • 各粒子のフィットネス値を計算します。
   • パーティクルの速度と位置を更新します。
   • 全体的な最適解を更新します。
   • 停止条件に達するまで上記の手順を繰り返します。

2. 重力検索アルゴリズム (GSA):

   • オブジェクトの位置と質量を初期化します。
   • 各物体の重力と変位を計算します。
   • オブジェクトの位置を更新します。
   • 全体的な最適解を更新します。
   • 停止条件に達するまで上記の手順を繰り返します。

MATLAB コードの実装:
以下は、MATLAB を使用して、ハイブリッド粒子群最適化および重力探索アルゴリズムに基づく単一目的問題解決を実装するコードです。

% 参数设置
max_iter = 100;  % 最大迭代次数
pop_size = 50