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X=AF_init(fishnum,lb_ub); LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值BestX=-1*ones(2,MAXGEN); %每步中最优的自变量 %% 聚群行为
[Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
%% 追尾行为
[Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
plot3(X(1,index),X(2,index),Y(index),'.','color',[gen/MAXGEN,0,0]) [BestX(:,gen)]=X(:,index); [BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);plot3(bestx(1),bestx(2),AF_foodconsistence([bestx(1);bestx(2)]),'ro','MarkerSize',10)disp(['最优解X：',num2str(bestx','%1.5f')])disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')])感谢各位的阅读！关于“MatLab中二元函数如何优化”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
当前文章：MatLab中二元函数如何优化
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