matlab 各種智能優化算法

1. 優化算法相關

蟻群優化算法(ACO)

蟻群優化算法是一種模擬螞蟻覓食行為的優化技術。以下是一個簡化版的ACO用于解決旅行商問題(TSP)的MATLAB代碼:

function [bestRoute, minDist] = acoTsp(distMatrix, numAnts, numIterations)% 初始化參數nCities = size(distMatrix, 1);pheromone = ones(nCities) / nCities;alpha = 1; beta = 5; rho = 0.5;bestRoute = [];minDist = inf;for iter = 1:numIterationsroutes = cell(numAnts, 1);distances = zeros(numAnts, 1);for ant = 1:numAntsroute = randperm(nCities);distance = calculateRouteDistance(route, distMatrix);% 更新最佳路徑if distance < minDistminDist = distance;bestRoute = route;endroutes{ant} = route;distances(ant) = distance;end% 更新信息素updatePheromones(routes, distances, pheromone, rho, alpha, beta);end
endfunction distance = calculateRouteDistance(route, distMatrix)nCities = length(route);distance = sum(distMatrix(sub2ind(size(distMatrix), route(1:end-1), route(2:end)))) + ...distMatrix(route(end), route(1));
endfunction pheromone = updatePheromones(routes, distances, pheromone, rho, alpha, beta)nCities = size(pheromone, 1);deltaPheromone = zeros(nCities);for i = 1:length(routes)route = routes{i};for j = 1:(length(route)-1)deltaPheromone(route(j), route(j+1)) = deltaPheromone(route(j), route(j+1)) + 1/distances(i);endendpheromone = (1-rho) * pheromone + deltaPheromone.^alpha .* (1./distances').^beta;
end

2. 控制器相關

ADRC控制

自抗擾控制器(ADRC)通過估計并補償系統中的總擾動來增強系統的魯棒性。下面是一個簡單的ADRC控制器設計的MATLAB代碼框架:

function u = adrc_control(x, x_dot, r, e, e_dot, b0, h)% 參數設置kp = 10; kd = 5; w_c = 20;% 狀態觀測器設計z1 = x;z2 = x_dot + e/h;% 擾動估計f_hat = z2 - x_dot;% 控制律v = kp*(r-z1) + kd*(0-e)/h;u = (v-f_hat)/b0;
end

參考 matlab 各種智能優化算法

3. 神經網絡相關

BP神經網絡

BP神經網絡是一種基于誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡。以下是在MATLAB中使用trainNetwork函數訓練一個簡單的BP神經網絡的例子:

% 數據準備
X = rand(10, 100); % 輸入數據
Y = rand(5, 100); % 輸出目標% 定義網絡架構
layers = [featureInputLayer(10)fullyConnectedLayer(20)reluLayerfullyConnectedLayer(5)regressionLayer];% 設置訓練選項
options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs', 100, ...'MiniBatchSize', 10, ...'InitialLearnRate', 0.01);% 訓練網絡
net = trainNetwork(X, Y, layers, options);% 使用訓練好的網絡進行預測
YPred = predict(net, X);

以上提供的代碼片段僅作為入門指導,實際應用中可能需要根據具體情況調整參數和模型結構。希望這些示例能夠幫助你更好地理解和實現各種算法。

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