基于和声搜索(HarmonySearch,HS)的多中心点选址优化算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

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1.程序功能描述

       基于和声搜索(Harmony Search, HS)的多中心点选址优化算法matlab仿真。可以设置多个不同的中心点。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

设置2个中心点

设置4个中心点

设置6个中心点

3.核心程序 ................................................................................ for jj = 1:Miter % 初始化一个结构体数组，用于存储新生成的和声 Xnews = repmat(HS_tmp, Nnew, 1); % 生成新的和声 % 将和声记忆库和新生成的和声合并 HM = [HM Xnews]; %#ok % 对合并后的和声记忆库按照成本进行排序 [~, Isort]= sort([HM.Cost]); HM = HM(Isort); % 截断多余的和声，只保留前 Nhs 个成本最小的和声 HM = HM(1:Nhs); % 更新到目前为止找到的最优解决方案 Xbest = HM(1); % 存储本次迭代中找到的最优成本值 Ybest(jj) = Xbest.Cost; % 对音高调整步长进行衰减，随着迭代次数增加，调整步长逐渐减小 FW = FW*FWr; % 在特定迭代次数时绘制图形，直观展示优化过程中的结果 if jj==1 figure(2); func_draw(Xbest.Sol); title(['中心点个数:',num2str(P),',当前迭代次数:',num2str(jj)]); end if jj==100 figure(3); func_draw(Xbest.Sol); title(['中心点个数:',num2str(P),',当前迭代次数:',num2str(jj)]); end % 在每次迭代时都绘制图形，展示当前最优解决方案的结果 figure(1); func_draw(Xbest.Sol); title(['中心点个数:',num2str(P),',当前迭代次数:',num2str(jj)]); % 暂停 0.01 秒，方便观察图形变化 pause(0.01); % 打开图形的网格线，方便观察图形中的数据 grid on; end % 绘制最优成本值随迭代次数变化的曲线 figure; plot(Ybest,'LineWidth',2); % 设置 x 轴标签为和声搜索优化的迭代次数 xlabel('HS优化迭代次数'); % 设置 y 轴标签为和声搜索优化得到的值 ylabel('HS优化值'); % 打开图形的网格线，方便观察曲线变化 grid on; title(['中心点个数:',num2str(P)]); 94 4.本算法原理

       在许多实际应用场景中，如物流配送中心选址、医疗服务中心布局、通信基站建设等，都涉及到多中心点选址问题。合理的多中心点选址能够有效降低运营成本、提高服务效率、优化资源分配。例如，在物流配送中，合适的配送中心选址可以减少货物运输距离和时间，降低物流成本；在医疗服务领域，科学的医疗中心布局能够使患者更便捷地获得医疗服务，提高医疗资源的利用效率。

       和声搜索算法的灵感来源于音乐家在创作和声时的即兴创作过程。在音乐创作中，音乐家通过不断调整音符的组合来寻找最和谐的和声。和声搜索算法将这个过程抽象为一个优化问题，通过迭代更新和声记忆库来寻找最优解。

算法实现步骤

1.初始化：按照和声搜索算法的初始化步骤，随机生成HMS个和声向量，组成初始和声记忆库HM 。对于每个和声向量，需要满足约束条件。可以通过随机生成初始解，然后对不满足约束条件的解进行调整来实现。

2.迭代更新：在每次迭代中，按照和声搜索算法的迭代更新步骤生成新的和声向量xnew 。在生成新和声向量的过程中，需要对其进行可行性检查，确保新和声向量满足约束条件。如果不满足约束条件，可以对其进行修复或重新生成。

3.计算适应度值：计算新和声向量xnew的适应度值f(xnew)。

4.更新和声记忆库：如果f(xnew)优于和声记忆库中最差和声向量的适应度值，则用xnew替换该最差和声向量。

5.输出结果：当达到最大迭代次数时，输出和声记忆库中适应度值最优的和声向量作为最优选址方案。

5.完整程序

VVV