云模型算法的实现,在目标范围内搜寻最优解

% function cbea % clear; dimPar=30; %个体的维数 ladam=0; %连续平凡代数 sata=0; %连续非平凡代数 En=0.5; He=0.1; Item = 150 ; %迭代次数 num_drops=150; %种群丰富度 %变异参数 k=10; l=round(sqrt(k)); for time = 1:50 %---------------初始化一组随机解-------------------- fatherCloud=random_my(10,dimPar); best_value=zeros(2,10); %-----------------计算父代适应度-------------------- for i=1:10 best_value(1,i)=fitnessFun(fatherCloud(i,:)); end best_value; %----------------计算父代最优值--------------------- a=abs(best_value(1,1)); for i=1:10 if a>abs(best_value(1,i)); a=abs(best_value(1,i)); k=i; end end best_gen=zeros(1,100); index=zeros(100,dimPar); best_gen(1)=a; index(1,:)=fatherCloud(k,:); global_best=best_gen(1); %--------------------进入主循环繁衍下一代个体------------------------ for i=2:Item for j=1:10 [fatherCloud(j,:),best_value(2,j)]=CloudModel(fatherCloud(j,:),En,He,num_drops); %best_value; end [BestIndex,BestValue]=curBestCloudFun(best_value(2,:)); best_gen(i)=BestValue; index(i,:)=fatherCloud(BestIndex,:); %-----------------global_best为全局最优解———————— if abs(global_best) > abs(best_gen(i)) % 没有找到跨代精英 global_best = best_gen(i); generation = i; ladam = ladam+1; sata = 0; else % 有找到跨代精英 ladam = 0; sata = sata+1; end %--------------------进化控制------------------------ %---------局部求精---------- if sata == 2 En=En./k; He=He./k; end %-----------局部求变----------- if ladam == 2 En=En.*l; He=He.*l; end end % ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- %------------------- 找出全局最优值 ，并找出它出现在第几代---------------------------------- index; best_gen; best_value; global_best generation % ------------------generation为全局最优点出现在第几代----------- % ------------------global_best为全局最优解 -------------------- end