【优化布局】基于matlab和声搜索算法求解Hub位置分配优化问题【含Matlab源码 2498期】

⛄一、和声搜索算法简介

和声搜索（HS）是一种已广泛应用于连续优化问题的元启发式方法。针对典型的组合优化问题——多维背包问题（MKP），提出一种改进二进制和声搜索（IBHS）算法。算法通过伯努利随机过程生成二进制群体，在候选和声生成算子中，引入动态自适应参数，通过算法参数的自适应调整来协调算法的全局搜索和局部搜索，并提出一种新的更有效的衡量商品多维加权价值密度的方法用于二进制个体修正和优化

⛄二、部分源代码

%% Clear

clc;
clear;
close all;
warning(‘off’);

%% Variables

model=SelectModel(); % Select Model
CostFunction=@(xhat) MyCost(xhat,model); % Cost Function
VarSize=[model.N model.N]; % Decision Variables Matrix Size
nVar=prod(VarSize); % Number of Decision Variables
VarMin=0; % Lower Bound of Decision Variables
VarMax=1; % Upper Bound of Decision Variables

%% Harmony Search
MaxIt = 300; % Maximum Number of Iterations
HMS = 60; % Harmony Memory Size

nNew = 20; % Number of New Harmonies
HMCR = 0.9; % Harmony Memory Consideration Rate
PAR = 0.1; % Pitch Adjustment Rate
FW = 0.02*(VarMax-VarMin); % Fret Width (Bandwidth)
FW_damp = 0.995; % Fret Width Damp Ratio

%% Initial

% Empty Harmony Structure
empty_harmony.Position = [];
empty_harmony.Cost = [];
empty_harmony.Sol = [];
% Initialize Harmony Memory
HM = repmat(empty_harmony, HMS, 1);
% Create Initial Harmonies
for i = 1:HMS
HM(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);
[HM(i).Cost HM(i).Sol]= CostFunction(HM(i).Position);
end
% Sort Harmony Memory
[~, SortOrder] = sort([HM.Cost]);
HM = HM(SortOrder);
% Update Best Solution Ever Found
BestSol = HM(1);
% Array to Hold Best Cost Values
BestCost = zeros(MaxIt, 1);

⛄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]刘雅文,蒋妍,潘大志.改进二进制和声搜索算法求解多维背包问题[J].计算机与现代化 2022-08-15

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除