【优化求解】基于灰狼算法求解重油热解模型的建模matlab代码-云帆数科

1 简介2 部分代码%___________________________________________________________________% % Grey Wold Optimizer (GWO) source codes version 1.0 % % You can simply define your cost in a seperate file and load its handle to fobj % The initial parameters that you need are: %__________________________________________ % fobj YourCostFunction % dim number of your variables % Max_iteration maximum number of generations % SearchAgents_no number of search agents % lb[lb1,lb2,...,lbn] where lbn is the lower bound of variable n % ub[ub1,ub2,...,ubn] where ubn is the upper bound of variable n % If all the variables have equal lower bound you can just % define lb and ub as two single number numbers % To run GWO: [Best_score,Best_pos,GWO_cg_curve]GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj) %__________________________________________ clear all clc for t 1:1 SearchAgents_no30; % Number of search agents Max_iteration100; % Maximum numbef of iterations % Load details of the selected benchmark function % [lb,ub,dim,fobj]Get_Functions_details(Function_name); fobj heavyoilevaluate; ub [10,10,10,1500,4000,4500,5,5]; lb [0,0,0,800,1500,1500,0,0]; dim size(ub,2); [Best_score,Best_pos,GWO_cg_curve]GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,ub,lb,dim,fobj); display([The best solution obtained by GWO is : , num2str(Best_pos)]); display([Best value by GWO is : , num2str(Best_score)]); end optheavyoilevaluate(Best_pos,20);3 仿真结果4 参考文献[1]陈霄. 基于混沌DNA遗传算法的重油热解过程建模方法:, CN108345933A[P]. 2018.

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