头脑风暴优化算法代码

头脑风暴优化算法原算法代码。

function best_fitness = bso2（funn_pn_dn_crang_lrang_rmax_iteration）
% fun = fitness_function
% n_p; population size
% n_d; number of dimension
% n_c: number of clusters
% rang_l; left boundary of the dynamic range
% rang_r; right boundary of the dynamic range
prob_one_cluster = 0.8;                                    % probability for select one cluster to form new individual; 
stepSize = ones（1n_d）;                                    % effecting the step size of generating new individuals by adding random values
popu = rang_l + （rang_r - rang_l） * rand（n_pn_d）;         % initialize the population of individuals
popu_sorted  = rang_l + （rang_r - rang_l） * rand（n_pn_d）; % initialize the  population of individuals sorted according to clusters
n_iteration = 0;                                           % current iteration number
% initialize cluster probability to be zeros
prob = zeros（n_c1）;
best = zeros（n_c1）;                                       % index of best individual in each cluster
centers = rang_l + （rang_r - rang_l） * rand（n_cn_d）;      % initialize best individual in each cluster
centers_copy = rang_l + （rang_r - rang_l） * rand（n_cn_d）; % initialize best individual-COPY in each cluster FOR the purpose of introduce random best
best_fitness = 1000000*ones（max_iteration1）;
fitness_popu = 1000000*ones（n_p1）;                        % store fitness value for each individual
fitness_popu_sorted = 1000000*ones（n_p1）;                 % store  fitness value for each sorted individual
indi_temp = zeros（1n_d）;                                  % store temperary individual
% calculate fitness for each individual in the initialized population
for idx = 1:n_p
    fitness_popu（idx1） = fun（popu（idx:））;
end
while n_iteration < max_iteration   
      cluster = kmeans（popu n_c‘Distance‘‘cityblock‘‘Start‘centers‘EmptyAction‘‘singleton‘）; % k-mean cluster
      % clustering    
      fit_values = 100000000000000000000000000.0*ones（n_c1）;  % assign a initial big fitness value  as best fitness for each cluster in minimization problems
      number_in_cluster = zeros（n_c1）;                        % initialize 0 individual in each cluster
      for idx = 1:n_p
          number_in_cluster（cluster（idx1）1）= number_in_cluster（cluster（idx1）1） + 1;      
          % find the best individual in each cluster
          if fit_values（cluster（idx1）1） > fitness_popu（idx1）  % minimization
             fit_values（cluster（idx1）1） = fitness_popu（idx1）;
             best（cluster（idx1）1） = idx;
          end
      end  
      % form population sorted according to clusters
      counter_cluster = zeros（n_c1）;  % initialize cluster counter to be 0 
      acculate_num_cluster = zeros（n_c1）;  % initialize accumulated number of individuals in previous clusters
      for idx =2:n_c
          acculate_num_cluster（idx1） = acculate_num_cluster（（idx-1）1） + number_in_cluster（（idx-1）1）;
      end
      %st

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

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     文件      74314  2012-12-18 14:45  BSO\gr\BSO_10.mat

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     文件       5928  2012-12-18 14:44  BSO\gr\UUB.mat

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     文件        145  2011-08-10 23:03  BSO\rastrigin\rastrigin.m

     文件       3299  2012-12-18 14:40  BSO\rastrigin\test.m

     文件       2575  2012-12-18 14:46  BSO\rastrigin\UUB.mat

     文件    1146368  2013-01-03 19:53  BSO\sch1.2\bso.xls

     文件       7060  2013-01-03 15:46  BSO\sch1.2\bso2.asv

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     文件     155274  2012-12-18 13:02  BSO\sch1.2\BSO_10.mat

     文件      84624  2013-01-03 17:47  BSO\sch1.2\BSO_100.mat

     文件     149458  2012-12-18 14:36  BSO\sch1.2\BSO_20.mat

     文件      99145  2012-12-18 14:49  BSO\sch1.2\BSO_30.mat

     文件     111685  2013-01-03 16:15  BSO\sch1.2\DBSO\BSO_30.mat

............此处省略36个文件信息