SA+GA+PSO三法融合

模拟退火 遗传算法 粒子群算法 鲁棒性强

function varargout = GODLIKE（funfcn ...                             
                             varargin）
% GODLIKE              Global optimizer combining the power of a 
%                      - Genetic algorithm
%                      - Diffential Evolution algorithm
%                      - Particle Swarm Optimization algorithm
%                      - Adaptive Simulated Annealing algorithm
%
% Usage:
%
% （Single-objective optimization）
%================================
%   sol = GODLIKE（obj_fun）
%   sol = GODLIKE（obj_fun lb ub）
%   sol = GODLIKE（... ub Ab）
%   sol = GODLIKE（... b Aeqbeq）
%   sol = GODLIKE（... beq confcn）
%   sol = GODLIKE（... confcn intcon）
%   sol = GODLIKE（... intcon options）
%   sol = GODLIKE（... intcon ‘option‘ value ...）
%
%   [sol fval] = GODLIKE（...）
%   [sol fval exitflag] = GODLIKE（...）
%   [sol fval exitflag output] = GODLIKE（...）
%
%
% （Multi-objective optimization）
% ==============================
%   sol = GODLIKE（obj_fun12... lb ub ...）
%   sol = GODLIKE（{obj_fun1 obj_fun2...} lb ub ...）
%
%   [sol fval] = GODLIKE（...）
%   [... fval Pareto_front] = GODLIKE（...）
%   [... Pareto_front Pareto_Fvals] = GODLIKE（...）
%   [... Pareto_Fvals exitflag] = GODLIKE（...）
%   [... exitflag output] = GODLIKE（...）
%
%
% INPUT ARGUMENTS:
% ================
%
%   obj_fun        The objective function of which the global minimum
%                  will be determined （function_handle）. For multi-
%                  objective optimization several objective functions
%                  may be provided as a cell array of function handles
%                  or alternatively in a single function that returns
%                  the different function values along the second
%                  dimension.
%                  objective functions must accept either a [popsize x
%                  dimensions] matrix argument or a [1 x dimensions]
%                  vector argument and return a [popsize x number of
%                  objectives] matrix or [1 x number of objective]
%                  vector of associated function values （number of
%                  objectives may be 1）. With the first format the
%                  function is evaluated vectorized in  the second
%                  case CELLFUN（） is used which is a bit slower in
%                  general.
%
%   lb ub         The lower and upper bounds of the problem‘s search
%                  space for each dimension. May be scalar in case all
%                  bounds in all dimensions are equal. Note that at
%                  least ONE of these must have a size of [1 x
%                  dimensions] since the problem‘s dimensionality is
%                  derived from it.
%
%   Ab            Linear inequality and linear equality constraints 
%   Aeq beq       respectively; not yet fully implemented.
%
%   conFcn         Non-linear constraint function（

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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