水循环算法如何应用于智能优化，解决带约束的优化问题？

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1+ 内容介绍

2+ 部分代码

clear all;clc;close all;format long g;objective_function=@fun;cnotallow=@Constraints;for k=1:1 Number of independent runs=%dend

1 内容介绍

2 部分代码

clear all;

clc;

close all;

format long g

objective_functinotallow=@fun;

cnotallow=@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 problem

% nvars=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]=ERWCA_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)

3 运行结果

4 参考文献

[1]金爱娟, 苏俊豪, 李少龙. 基于水循环算法的开关磁阻电机性能优化[J]. 信息与控制, 2020.

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