【智能优化算法】切诺贝利灾难优化器（CDO）附matlab代码
【智能优化算法】切诺贝利灾难优化器（CDO）附matlab代码
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内容介绍
智能优化算法一直是人工智能领域的热门话题，它们被广泛应用于各种领域，如工程优化、金融分析、物流规划等。在这些应用中，切诺贝利灾难优化器（CDO）是一种备受关注的智能优化算法。本文将介绍CDO算法的原理、特点以及在实际应用中的表现。
CDO算法是一种基于切诺贝利灾难的智能优化算法，它模拟了切诺贝利核事故中的灾难性事件，并通过优化算法来寻找最优解。该算法的核心思想是通过模拟灾难事件，找到最优的应对策略，从而得到最优解。CDO算法的优化过程可以被描述为一个动态的搜索过程，它不断地调整参数和策略，以适应不断变化的环境。
CDO算法具有以下几个特点：首先，它是一种自适应的优化算法，能够根据环境的变化自动调整参数和策略。其次，它具有较强的鲁棒性，能够应对各种复杂的优化问题。此外，CDO算法还具有较高的收敛速度和全局搜索能力，能够在较短的时间内找到较优解。
在实际应用中，CDO算法已经被广泛应用于各种领域。例如，在工程优化中，CDO算法可以用于优化复杂的结构设计，提高结构的稳定性和安全性。在金融分析领域，CDO算法可以用于优化投资组合，最大化收益并控制风险。在物流规划中，CDO算法可以用于优化配送路径，降低成本并提高效率。
总的来说，切诺贝利灾难优化器（CDO）是一种非常有潜力的智能优化算法，它具有较强的自适应性、鲁棒性和全局搜索能力，能够在各种复杂的优化问题中取得较好的效果。随着人工智能技术的不断发展，相信CDO算法将在更多领域展现出其强大的优化能力。
部分代码
% 画图程序
function func_plot(func_name)
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);
switch func_name
case
’F1’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-100,100]
case
’F2’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-10,10]
case
’F3’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-100,100]
case
’F4’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-100,100]
case
’F5’
x=-
200
:
2
:
200
; y=x;
%[-5,5]
case
’F6’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-100,100]
case
’F7’
x=-
1
:
0
.
03
:
1
; y=x;
%[-1,1]
case
’F8’
x=-
500
:
10
:
500
;y=x;
%[-500,500]
case
’F9’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F10’
x=-
20
:
0
.
5
:
20
; y=x;
%[-500,500]
case
’F11’
x=-
500
:
10
:
500
; y=x;
%[-0.5,0.5]
case
’F12’
x=-
10
:
0
.
1
:
10
; y=x;
%[-pi,pi]
case
’F13’
x=-
5
:
0
.08
:
5
; y=x;
%[-3,1]
case
’F14’
x=-
100
:
2
:
100
; y=x;
%[-100,100]
case
’F15’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F16’
x=-
1
:
0
.
01
:
1
; y=x;
%[-5,5]
case
’F17’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F18’
x=-
5
:
0
.
06
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F19’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F20’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F21’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F22’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
case
’F23’
x=-
5
:
0
.
1
:
5
; y=x;
%[-5,5]
end
L=length(x);
f=[];
for
i=
1
:L
for
j=
1
:L
if
strcmp(func_name,
’F15’
)==
0
&& strcmp(func_name,
’F19’
)==
0
&& strcmp(func_name,
’F20’
)==
0
&& strcmp(func_name,
’F21’
)==
0
&& strcmp(func_name,
’F22’
)==
0
&& strcmp(func_name,
’F23’
)==
0
f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);
end
if
strcmp(func_name,
’F15’
)==
1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),
0
,
0
]);
end
if
strcmp(func_name,
’F19’
)==
1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),
0
]);
end
if
strcmp(func_name,
’F20’
)==
1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),
0
,
0
,
0
,
0
]);
end
if
strcmp(func_name,
’F21’
)==
1
||
strcmp(func_name,
’F22’
)==
1
||
strcmp(func_name,
’F23’
)==
1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),
0
,
0
]);
end
end
end
surfc(x,y,f,
’LineStyle’
,
’none’
);
end
⛳️ 运行结果
参考文献
本 程序参考以下中文EI期刊，程 序注释清晰，干货满满 。