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基于Python+MATLAB的智能优化算法设计毕业论文+项目源码

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1 求解多极小函数 2

1.1 SA 算法 2

1.1.1 算法流程 2

1.1.2 20 次随机实验的统计结果 3

1.1.3 目标函数的变化曲线 3

1.2 GA 算法 6

1.2.1 编码 6

1.2.2 算法流程 6

1.2.3 算法参数 7

1.2.4 20 次随机实验的统计结果 7

1.2.5 目标函数的变化曲线 7

2 TSP 问题 8

2.1 SA 算法 8

2.1.1 算法流程 8

2.1.2 20 次随机实验的统计结果 8

2.2 GA 算法 13

2.2.1 编码 13

2.2.2 算法流程 13

2.2.3 算法参数 13

2.2.4 20 次随机实验的统计结果 13

2.2.5 一次实验结果 13

3 算法特点 17

3.1 SA 17

3.2 GA 17

4 TSP 可视化应用程序 17

5 实验分工 18

1 求解多极小函数

求解多极值函数问题中，我们需要求出函数的最值，我们以函数 f (x0, x1) = −x1 ∗ sin(x0) −

x0 ∗ cos(x1) 为例，求它在 x0, x1 ∈ [−10, 10] 区间内的最小值。

使用 MATLAB 画出的函数图像如图1所示，其最小值可用 matlab 库函数求出，约为-17.394，同时该函数有多个局部极小值。

图 1: 函数 f(x) 图像

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