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温州鹿城区企业网站搭建,企业网站的基本形式不包括,网站排名第一,游戏推广引流渠道八种智能优化算法跑CEC2017及Friedman评价指标---matlab 运行效果如下 实验室的空调又双叒叕罢工了#xff0c;但算法对比实验还得继续。今天咱们玩点刺激的——用八位优化界的大佬#xff08;GA、PSO、GWO、SSA、WOA、DE、ABC、CS#xff09;组团刷CEC2017副本#xff0c…八种智能优化算法跑CEC2017及Friedman评价指标---matlab 运行效果如下实验室的空调又双叒叕罢工了但算法对比实验还得继续。今天咱们玩点刺激的——用八位优化界的大佬GA、PSO、GWO、SSA、WOA、DE、ABC、CS组团刷CEC2017副本最后用Friedman检验来个实力大排名。先上点硬货测试框架的核心代码长这样function [fitness_curve] test_algorithm(alg_func, func_num) % 参数设置 max_iter 1000; pop_size 50; dim 30; % 调用算法 [~, fitness_curve] alg_func((x) cec17_func(x, func_num), dim, pop_size, max_iter); end这段代码的精髓在于把算法当成参数传递——像极了把不同武林高手请来比武。algfunc参数可以塞进任何优化算法的主函数CEC2017的测试函数用官方给的cec17func就行。注意测试维度dim别乱改官方要求30维是标准考场。跑完八个算法后数据处理才是重头戏。每个算法跑51次独立实验别问为什么是51次问就是CEC官方认证玄学然后记录最优值% 结果统计 results zeros(8, 30); % 8个算法在30个测试函数上的表现 for i 1:8 for j 1:30 [~, ~, best_values] run_experiment(algorithm_pool{i}, j); results(i,j) mean(best_values); end end这里有个坑要注意CEC2017前两个测试函数其实不算数是给各位热身用的。所以处理数据时记得从func_num3开始统计不然排名会扑街。重头戏Friedman检验来了Matlab其实自带friedman函数p friedman(results, 1); if p 0.05 disp(存在显著差异需要后续分析); [~, rank] sort(mean(results, 2)); end但实测发现官方函数有点傲娇自己手撸更靠谱。核心逻辑是给每个测试函数里的算法表现排名再算平均排名rank_matrix zeros(size(results)); for i 1:size(results,2) [~, idx] sort(results(:,i)); rank_matrix(idx,i) 1:size(results,1); end avg_rank mean(rank_matrix, 2);最后出来的排名可能让人大跌眼镜——那些在论文里吹上天的算法实战可能被教做人。比如某群智能算法在单峰函数上猛如虎遇到多峰函数直接躺平而传统的DE却稳如老狗。看收敛曲线时建议把Y轴换成对数坐标不然密集恐惧症要犯。像这样semilogy(fitness_curve); title(收敛曲线对数坐标); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值);跑完实验最大的收获是没有永远的神算法。某次实验中GWO和PSO在旋转函数上疯狂震荡而老派的GA靠着交叉变异闷声发大财。所以下次选算法时先看看问题特征别盲目追新。最后友情提示CEC2017的函数会偷偷给解空间做旋转平移不讲武德自己实现算法时千万记得处理边界条件否则适应度值会给你表演魔术——突然变成NaN那种。