标准合作型协同进化遗传算法matlab源程序，对函数进行优化

标准合作型协同进化遗传算法matlab源程序，对函数进行优化

function CoGA
%COGA Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
%   标准合作型协同进化遗传算法
clc;
clear all;
global POPSIZE POPULATION BESTINDIVIDUAL CURRENTBEST
global P0 P1 P2 P3 T PC PM BINDEX WINDEX FAVER FMAX

POPSIZE=20;T=3;Pc=0.95;Pm=0.3;
t=1;
bound=[-4 4];
PO1=initga（POPSIZEbound）;
PO2=initga（POPSIZEbound）;
%caculate the individual fitness
[PO1x2]=gafit（PO1PO2POPSIZE1）;
[PO2x1]=gafit（PO2PO1POPSIZE1）;
%maitain the best individuals
fitne1=PO1（:2）‘;fitne2=PO2（:2）‘;
fitne=[fitne1fitne2];
fma1=max（fitne1）;fma2=max（fitne2）;
in1=find（fma1==fitne1）;
in2=find（fma2==fitne2）;
best{t1}=[PO1（in1（1）:）x2;PO2（in2（1）:）x1];
%search for the best fitness
fmaa=[fma1fma2];fma=max（fmaa）;
in=find（fma==fmaa）;
fmi1=min（fitne1）;fmi2=min（fitne2）;
fav=mean（fitne）;
BINDEX1=findstr（fitne1fma1）; % the best fitness index of PO1 
BINDEX2=findstr（fitne2fma2）;
WINDEX1=findstr（fitne1fmi1）; % the worst fitness index of PO1 
WINDEX2=findstr（fitne2fmi2）; % the worst fitness index of PO1 
Bestin1=PO1（BINDEX1:）;Bestin2=PO2（BINDEX2:）;
CURRENTBEST1{11}=Bestin1;
CURRENTBEST2{11}=Bestin2;
while t < T
    t=t+1;
    % generate the next time population
    %PO1
    PO11=selectga（PO1POPSIZE1）;
    PO12=crossga（PO11POPSIZEPC1）;
    PO13=uniformMutate（PO12boundPM）;
    %PO2
    PO21=selectga（PO2POPSIZE1）;
    PO22=crossga（PO21POPSIZEPC1）;
    PO23=uniformMutate（PO22boundPM）;
    %caculate the individual fitness
    [PO1x2]=gafit（PO1PO2POPSIZE1）;
    [PO2x1]=gafit（PO2PO1POPSIZE1）;
    %caculate the individual fitness
    [PO1x2]=gafit（PO1PO2POPSIZE1）;
    [PO2x1]=gafit（PO2PO1POPSIZE1）;
    fitne1=PO1（:2）‘;fitne2=PO2（:2）‘;
    fitne=[fitne1fitne2];
    fma1=max（fitne1）;fma2=max（fitne2）;
    in1=find（fma1==fitne1）;
    in2=find（fma2==fitne2）;
    best{t1}=[PO1（in1（11）:）x2（11）;PO2（in2（11）:）x1（11）];
    fmaa=[fma1fma2];fma=max（fmaa）;
    in=find（fma==fmaa）;
    fmi1=min（fitne1）;fmi2=min（fitne2）;
    fav=mean（fitne）;
    BINDEX1=findstr（fitne1fma1）; % the best fitness index of PO1
    BINDEX2=findstr（fitne2fma2）;
    WINDEX1=findstr（fitne1fmi1）; % the worst fitness index of PO1
    WINDEX2=findstr（fitne2fmi2）; % the worst fitness index of PO1
    Bestin1=PO1（BINDEX1（11）:）;Bestin2=PO2（BINDEX2（11）:）;
    
    if Bestin1（:2）>CURRENTBEST1{t-11}（:2）
        CURRENTBEST1{t1}=Bestin1;
    else
        PO1（WINDEX1（11）:）=CURRENTBEST1{t-11};
        CURRENTBEST1{t1}=CURRENTBEST1{t-11};        
    end
    if Bestin2（:2）>CURRENTBEST2{t-11}（:2）
        CURRENTBEST2{t1}=Bestin2;
    else
        PO2（WINDEX2（11）:）=CURRENTBEST2{t-11};
        CURRENTBEST2{t1}=CURRENTBEST2{t-11};        
    end
    [PO13x2]=gafit（PO13PO23POPSIZE1）;
    PO1=PO13;
    [PO23x1]=gafit（PO23PO13POPSIZE1）;
    PO2=PO23;
end
best
for i=1:T
    a（::i）=best{i1};
end
a

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2949  2010-11-24 16:40  CoGA\CoGA.asv

     文件       2956  2010-11-24 16:43  CoGA\CoGA.m

     文件        116  2010-11-24 15:25  CoGA\crossga.asv

     文件        438  2010-11-24 16:26  CoGA\crossga.m

     文件        149  2010-11-24 16:00  CoGA\eliga.asv

     文件       1018  2010-11-24 16:40  CoGA\eliga.m

     文件        209  2010-11-24 15:35  CoGA\gafit.asv

     文件        310  2010-11-24 16:23  CoGA\gafit.m

     文件        209  2010-11-23 15:37  CoGA\initga.m

     文件        333  2010-11-24 16:26  CoGA\selectga.m

     文件        237  2010-11-24 15:33  CoGA\uniformMutate.m

     目录          0  2010-11-29 16:45  CoGA

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