解决Matlab中文乱码问题，再也不用升级Matlab版本啦

大大源码 • 2023年4月13日 pm9:10 • 其他

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目录

💥1 概述

📚2 解决办法

🎉 2.1第一步

🌈2.2 第二步

💥2.3 第三步

💥1 概述

小伙伴说，当看到大佬写了很棒的代码，然后打开全是中文乱序，很想学习，但是不想升级Matlab代码怎么办呢，然后平时经常有小伙伴问我这个问题，这次就解决Matlab乱码问题，再也不用升级Matlab版本啦。

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Function_name='F3'; % 浣跨敤鏂圭▼鐨勫悕瀛楋紝瀵瑰簲 Functions_details 鏂囦欢
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);  %寰楀埌鍏蜂綋鐨勬柟绋嬪嵆鐩爣鍑芥暟锛屽彉閲忕殑缁村害锛屽彉閲忕殑涓婁笅闄�
pop_num=100;  % Number of search agents 绉嶇兢鏁伴噺
Max_iter=1000;    % Maximum numbef of iterations 鏈�澶ц凯浠ｆ鏁�
%浠ヤ笅鏄悇绉嶄紭鍖栫畻娉曠殑姣旇緝
Time_compare=[];      %绠楁硶鐨勮繍琛屾椂闂存瘮杈�
Fival_compare=[];       %绠楁硶鐨勬渶缁堢洰鏍囨瘮杈�
curve_compare=[];     %绠楁硶鐨勮繃绋嬪嚱鏁版瘮杈�
%楹婚泙鎼滅储绠楁硶
name_all=[];     %绠楁硶鐨勫悕绉拌褰�
%%
t1=clock;
iter=1;
[fMin_SSA,bestX_SSA,SSA_curve]=SSA(pop_num,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);    %楹婚泙鎼滅储绠楁硶
t2=clock;
time_SSA=(t2(end)+t2(end-1)*60+t2(end-2)*3600-t1(end)-t1(end-1)*60-t1(end-2)*3600);
Fival_compare=[Fival_compare,fMin_SSA];   
Time_compare=[Time_compare,time_SSA(end)];
curve_compare=[curve_compare;SSA_curve];
name_all{1,iter}='SSA';
iter=iter+1;

clear;clc;close all
Function_name='F3'; % 浣跨敤鏂圭▼鐨勫悕瀛楋紝瀵瑰簲 Functions_details 鏂囦欢
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); %寰楀埌鍏蜂綋鐨勬柟绋嬪嵆鐩爣鍑芥暟锛屽彉閲忕殑缁村害锛屽彉閲忕殑涓婁笅闄�
pop_num=100; % Number of search agents 绉嶇兢鏁伴噺
Max_iter=1000; % Maximum numbef of iterations 鏈�澶ц凯浠ｆ鏁�
%浠ヤ笅鏄悇绉嶄紭鍖栫畻娉曠殑姣旇緝
Time_compare=[]; %绠楁硶鐨勮繍琛屾椂闂存瘮杈�
Fival_compare=[]; %绠楁硶鐨勬渶缁堢洰鏍囨瘮杈�
curve_compare=[]; %绠楁硶鐨勮繃绋嬪嚱鏁版瘮杈�
%楹婚泙鎼滅储绠楁硶
name_all=[]; %绠楁硶鐨勫悕绉拌褰�
%%
t1=clock;
iter=1;
[fMin_SSA,bestX_SSA,SSA_curve]=SSA(pop_num,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %楹婚泙鎼滅储绠楁硶
t2=clock;
time_SSA=(t2(end)+t2(end-1)*60+t2(end-2)*3600-t1(end)-t1(end-1)*60-t1(end-2)*3600);
Fival_compare=[Fival_compare,fMin_SSA];
Time_compare=[Time_compare,time_SSA(end)];
curve_compare=[curve_compare;SSA_curve];
name_all{1,iter}='SSA';
iter=iter+1;

📚2 解决办法

那么好的代码居然运行不出来，是不是很可惜呀，那我们一起学习吧。

🎉 2.1第一步

用电脑自带的记事本打开.m脚本文件，此时代码显示正常。

🌈2.2 第二步

选中代码，按Ctrl+C复制代码。

💥2.3 第三步

最后，新建一个脚本文件，Ctrl+V粘贴代码，保存。

clear;clc;close all
Function_name='F3';
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); %得到具体的方程即目标函数，变量的维度，变量的上下限
pop_num=100; % 种群数量
Max_iter=1000; %最大迭代次数
%以下是各种优化算法的比较
Time_compare=[]; %算法的运行时间比较
Fival_compare=[]; %算法的最终目标比较
curve_compare=[]; %算法的过程函数比较
%麻雀搜索算法
name_all=[]; %算法的名称记录
%%
t1=clock;
iter=1;
[fMin_SSA,bestX_SSA,SSA_curve]=SSA(pop_num,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %麻雀搜索算法
t2=clock;
time_SSA=(t2(end)+t2(end-1)*60+t2(end-2)*3600-t1(end)-t1(end-1)*60-t1(end-2)*3600);
Fival_compare=[Fival_compare,fMin_SSA];
Time_compare=[Time_compare,time_SSA(end)];
curve_compare=[curve_compare;SSA_curve];
name_all{1,iter}='SSA';
iter=iter+1;
%%
% 粒子群优化算法