投影寻踪分类模型,投影寻踪法MATLAB

　　【综合评价】基于麻雀投影寻踪模型的综合评价，带matlab代码_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1导言

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　　第2部分代码函数[fmin，bestx，convergence _ curve]=SSA (x，n，m，c，d，dim，fobj)

　　P _ percent=0.2%发现者的人口规模是总人口规模的百分比。

　　pNum=round(N * P _ percent)；%发现者人数20%

　　SD=pNum/2；%看守员人数10%

　　ST=0.8%安全阈值

　　lb=c.*ones(1，dim)；%下限

　　ub=d.*ones(1，dim)；%上限

　　%初始化

　　对于i=1:N

　　% X(i，)=lb (ub - lb)。*兰特(1，dim)；

　　适应度(i)=fobj(X(i，)；

　　目标

　　pFit=健身；

　　pX=X；%对应于pFit的最佳个人职位

　　[fMin，bestI]=min(适合度)；% fMin代表全局最优解。

　　bestX=X(bestI，)；% bestX表示全局最佳位置。

　　%%迭代优化

　　对于t=1 : M

　　[~，sort index]=sort(pFit)；%排序

　　[fmax，B]=max(pFit)；

　　最差=X(B，)；

　　%更新全局最佳值

　　如果pFit(i) fMin

　　fMin=pFit(I)；

　　bestX=pX(i，)；

　　目标

　　目标

　　convergence _ curve(t)=fMin；

　　disp([SSA: At iteration ，num2str(t)，，最佳适应度为，num2 str(fMin)])；

　　目标

　　%%边界处理

　　函数s=界限(s，Lb，Ub)

　　%下限

　　temp=s；

　　I=温度

　　temp(I)=Lb(I)；

　　%上限

　　J=温度

　　温度(J)=Ub(J)；

　　%更新

　　s=温度；3模拟结果

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　　4参考文献[1]，郑，基于遗传投影寻踪模型的农业水资源利用效率综合评价[J].农业工程学报，2005，21(3):5。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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