【优化求解】基于水循环算法WCA求解约束单目标matlab代码

迷南。 2022-08-28 01:49 244阅读 0赞

## 1 简介 ##

水循环优化算 法 是 由 ＨａｄｉＥｓｋａｎｄａｒ等 人 于２０１２年提出，其理论受启发于大自然，是根据观察 大 自 然 水 循环过程中水由江、河、湖泊流向海洋的过程而提出的。自然界的水在太阳能和大气运动的驱动下，不 断 地 从 水面、陆面和植物的 茎 叶 面，通过蒸发或散发，以 水 汽 的 形式进入大气圈。水汽在大气圈中凝结成水滴，在 地 球 引力的作用下，以降水的形式降落到地面。到 达 地 球 表 面的降水，一部分通过地面渗入地下，一部分则 形 成 地 面 径流然后主要在重力作用下流入江、河、湖泊，再汇入海洋。水循环算法就是根据这一大自然现象即水循环中降水由溪流、河流流向大海的特点提出的。与 其 它 智 能 算法相似，该算法先以降雨层初始化形成一个初始粒子群即降水，选择最佳粒子位置（最 好 降 雨 层）作 为 大 海，然 后，选择一些较好的降雨层做为河流，其余的 降 雨 层 被 认为是流入河流或海洋的溪流。通 过 计 算 降 雨 层 的 适 应值，并将其进行对比，选取最优解（即大海）。

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## 2 部分代码 ##

clear all;
    clc;
    close all;
    
    format long g
    
    objective_function=@fun;
    constraints=@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]=WCA_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
    img =gcf;  %获取当前画图的句柄
    print(img, '-dpng', '-r600', './运行结果.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像
    [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 仿真结果 ##

![bbda04d47ef729a7b289069831b09a3d.png][]

## 4 参考文献 ##

\[1\]章纯. (2014). 水循环算法在结构优化设计中的应用及其在多目标中的改进. (Doctoral dissertation, 广东工业大学).

![图片][ab304e58604b8b13c7ab00c71796e175.png]

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