【单目标优化求解】基于matlab水循环算法求解约束优化问题【含Matlab源码 1428期】

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二、部分源代码

clear all;
clc;
close all;format long gobjective_function=@fun;
constraints=@Constraints;for k=1:1  % Number of independent runds%==========================================================================% Problem 1% nvars=7;% LB=[-10 -10 -10 -10 -10 -10 -10];% UB=[10 10 10 10 10 10 10];%==========================================================================% Problem 2% nvars=5;% LB=[78 33 27 27 27];% UB=[102 45 45 45 45];%==========================================================================% Problem 3% nvars=10;% LB=ones(1,nvars)*0;% UB=ones(1,nvars)*1;%==========================================================================% Problem 4% nvars=3;% LB=ones(1,nvars)*0;% UB=ones(1,nvars)*10;%==========================================================================% Three-bar truss problem% nvars=2;% LB=[0 0];% UB=[1 1];%==========================================================================% Speed reducer problemnvars=7;LB=[2.6 0.7 17 7.3 7.3 2.9 5];UB=[3.6 0.8 28 8.3 8.3 3.9 5.5];%==========================================================================% Pressure vessel problem% nvars=4;% LB=[0 0 10 10];% UB=[100 100 200 200];%==========================================================================% Tension/compression spring design problem% nvars=3;% LB=[0.05 0.25 2];% UB=[2 1.3 15];%==========================================================================% Welded beam problem% nvars=4;% LB=[0.1 0.1 0.1 0.1];% UB=[2 10 10 2];%==========================================================================% Rolling Element Bearing% nvars=10;% D=160;% d=90;% LB=[0.5*(D+d) 0.15*(D-d) 4 0.515 0.515 0.4 0.6 0.3 0.02 0.6];% UB=[0.6*(D+d) 0.45*(D-d) 50 0.6 0.6 0.5 0.7 0.4 0.1 0.85];%==========================================================================% Multiple disk clutch brake% nvars=5;%--------------Info% % ri=[60,21,21,...,80]; x(1)% % ro=[90,91,92,...,110]; x(2)% % t=[1,1.5,2,2.5,3]; x(3)% % F=[600,610, 620,...,1000]; x(4)% % Z=[2,3,4,5,6,7,8,9]; x(5)%-------------% LB=[60 90 1 2];% UB=[80 110 3 9];[Xmin,Fmin,SUM_Constraints,NFEs,Elapsed_Time]=WCA_Const(objective_function,constraints,LB,UB,nvars)disp(['Run: ',num2str(k),'   Fmin= ',num2str(Fmin),'  Summation Constraint Violations:  ',num2str(SUM_Constraints)]);F(k)=Fmin;N(k)=NFEs;end[Min_F index]=min(F)
Ave_F=mean(F)
Max_F=max(F)
SD_F=std(F)[Min_NFEs indexx]=min(N)
Ave_NFEs=mean(N)
Max_NFEs=max(N)
SD_NFEs=std(N)
function FVAL=fun(x)
%==========================================================================
% Problem 1
% FVAL=(x(1)-10)^2+5*((x(2)-12)^2)+x(3)^4+3*((x(4)-11)^2)+10*(x(5)^6)+7*(x(6)^2)+x(7)^4-4*x(6)*x(7)-10*x(6)-8*x(7);
%==========================================================================
% Problem 2
% FVAL=5.3578547*x(3)^2+0.8356891*x(1)*x(5)+37.293239*x(1)-40792.141;
%==========================================================================
% Problem 3
% nvars=10;
% a=1;
%
% for i=1:nvars
%     aa=x(i);
%     a=aa*a;
% end
% FVAL=-((sqrt(nvars))^nvars)*a;
%==========================================================================
% Problem 4
% FVAL=-((100-(x(1)-5)^2-(x(2)-5)^2-(x(3)-5)^2)/100);
%==========================================================================
% Three-bar truss problem
% FVAL=(2*sqrt(2)*x(1)+x(2))*100;
%==========================================================================
% Speed reducer problem
FVAL=0.7854*x(1)*x(2)^2*(3.3333*x(3)^2+14.9334*x(3)-43.0934)-1.508*x(1)*(x(6)^2+x(7)^2)+7.4777*(x(6)^3+x(7)^3)+0.7854*(x(4)*x(6)^2+x(5)*x(7)^2);
%==========================================================================
% Pressure Vessel
%FVAL=0.6224*x(1)*x(3)*x(4)+1.7781*x(2)*x(3)^2+3.1661*x(1)^2*x(4)+19.84*x(1)^2*x(3);
%==========================================================================
% Spring design
% FVAL=(x(3)+2)*x(2)*(x(1)^2);
%==========================================================================
% Welded Beam
% FVAL=1.10471*x(1)^2*x(2)+0.04811*x(3)*x(4)*(14+x(2));
%==========================================================================
% Rolling element bearing
% gama=x(2)/x(1);
% fc=37.91*((1+(1.04*((1-gama/1+gama)^1.72)*((x(4)*(2*x(5)-1)/x(5)*(2*x(4)-1))^0.41))^(10/3))^-0.3)*((gama^0.3*(1-gama)^1.39)/(1+gama)^(1/3))*(2*x(4)/(2*x(4)-1))^0.41;
%
% if x(2)<=25.4
%     FVAL=-fc*x(3)^(2/3)*x(2)^1.8;
% else
%     FVAL=-3.647*fc*x(3)^(2/3)*x(2)^1.4;
% end
%==========================================================================
% Multiple disk clutch brake (Discrete variables)
% ri=60:80;
% r0=90:110;
% t=[1.5 2 2.5 3];
% f=600:10:1000;
% z=2:9;
% r0=0.0000078;
% FVAL=pi*(x(2)^2-x(1)^2)*x(3)*(x(5)+1)*r0;
%==========================================================================

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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