竞争群算法的matlab实现

竞争群（competitive swarm optimizer (CSO)）算法的matlab代码实现。(包含函数和例子)

function [ bestever bestSwarm ] = cso（ varargin ）

%  Implementation of a competitive swarm optimizer （CSO） for large scale optimization
%
%  See the details of CSO in the following paper
%  R. Cheng and Y. Jin A Competitive Swarm Optimizer for Large Scale Optmization
%  IEEE Transactions on Cybernetics 2014
%
%  The test instances are the CEC‘08 benchmark functions for large scale optimization
%
%  The source code CSO is implemented by Ran Cheng
%
%  If you have any questions about the code please contact:
%  Ran Cheng at r.cheng@surrey.ac.uk
%  Prof. Yaochu Jin at yaochu.jin@surrey.ac.uk
%
%  Code update on 2018-03-18
%  A.Star Snowland Co. Ltd  chenxiaolong12315@163.com
%
% [res bestSwarm] = cso（fitness_function XRRmin XRRmax maxfe）
% input args
%    fitness: a function handle to calculate the fitness of swarms（popsize x dim matrix）
%    popsize: integer the popsize of swarm
%    bound_min bound_max: the matrix（1 x dim） is the bounary of the swarms
%    maxfe: a integer number of iterations
%    debug: default 0 display bestfitness in each iteration
% output args
% Example:
%    fun=inline（‘sqrt（x（:1）.^2+x（:2）.^2）‘‘x‘）;
%    [res swarm] = cso（fun100[-8-8][88]10000.2）;
%    xi = -8:0.05:8;
%    yi = -8:0.05:8;
%    [xy] = meshgrid（xi yi）;
%    z = sqrt（x.^2+y.^2）;
%    mesh（xyz）;
%    hold on
%    plot3（swarm（1）swarm（2） res ‘r+‘）

[fitness_functionm bound_min bound_max maxfe phi debug] = checkInput（varargin）;


XRRmin = repmat（bound_min m 1）;
XRRmax = repmat（bound_max m 1）;
[~ d] = size（XRRmin）;
%% initialization
p = XRRmin + （XRRmax - XRRmin） .* rand（m d）;
v = zeros（md）;
bestever = 1e200;
fitness = fitness_function（p）;
FES = m;
gen = 0;
bestSwarm = p（1:）;
ceil_half_m = ceil（m/2）;
%% main loop
while（FES < maxfe）
    
    
    % generate random pairs
    rlist = randperm（m）;
    rpairs = [rlist（1:ceil_half_m）; rlist（floor（m/2） + 1:m）]‘;
    
    % calculate the center position
    center = ones（ceil_half_m1）*mean（p）;
    
    % do pairwise competitions
    mask = （fitness（rpairs（:1）） > fitness（rpairs（:2）））;
    losers = mask.*rpairs（:1） + ~mask.*rpairs（:2）;
    winners = ~mask.*rpairs（:1） + mask.*rpairs（:2）;
    
    
    %random matrix
    randco1 = rand（ceil_half_m d）;
    randco2 = rand（ceil_half_m d）;
    randco3 = rand（ceil_half_m d）;
    
    % losers learn from winners
    v（losers:） = randco1.*v（losers:） ...
        + randco2.*（p（winners:） - p（losers:）） ...
        + phi*randco3.*（center - p（losers:））;
    p（losers:） = p（losers:） + v（losers:）;
    
    % boundary control
    for i = 1:ceil_half_m
        p（losers（i）:） = max（p（losers（i）:） XRRmin（losers（i）:））;
        p（losers（i）:） = min（p（losers（i）:） XRRmax（losers（i）:））;
    end
    
    
    % fitness evaluation
    fitness（losers:） = fitness_function（p（losers:））;
    [min_fitness min_fitness_ind] = min（fitness）;
    if bestever > min_fitness
        bestever = min_fitness;
        bestSwarm = p（min_fitness_ind

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\
     目录           0  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CEC08 Func\
     文件       37430  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CEC08 Func\FractalFunctions.jar
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     文件        3497  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CEC08 Func\benchmark_func.m
     文件         171  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CEC08 Func\fastfractal_doubledip_data.mat
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     文件        7826  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CEC08 Func\sphere_shift_func_data.mat
     文件        3431  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CSO.m
     文件        3176  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\CSO_test.m
     文件         255  2018-03-19 09:38  CSO_Matlab-master\cso_test_hat.m