万有引力算法

万有引力测试函数程序，对初学者应该能够有多帮助，有需要的同学拿去。

function [FbestLbestBestChartMeanChart]=GSA（F_indexNmax_itElitistCheckmin_flagRpower）
%V:速度 a:加速度 M：质量.Ma=Mp=Mi=M; dim:待求解未知量维数 N:智能粒子个位数
%X：种群个体位置.dim-by-N matrix. R:种群之间的距离
%[low-up]:取值范围 %Rnorm：范数 %Rpower：Power of R
Rnorm=2;%2阶范数，即欧氏距离
%获取待求解目标方程的未知数个数个体及取值范围
[lowupdim]=test_functions_range（F_index）;
%随机的初始化个体
X=initialization（dimNuplow）;
%适应度值数组初始化
BestChart=[];
MeanChart=[];
V=rand（Ndim）;%速度初始化
%V=zeros（Ndim）;%速度初始化
for iteration=1:max_it%迭代开始
    %iteration
    %检查x个体是否在取值范围内
    X=space_bound（Xuplow）;
    %计算适应度值
    fitness=evaluateF（XF_index）;
    if min_flag==1
        [best best_X]=min（fitness）;%minimization.
    else
         [best best_X]=max（fitness）;%maximization.
    end
    if iteration==1
        Fbest=best;Lbest=X（best_X:）;
    end
    if min_flag==1
        if best            Fbest=best;Lbest=X（best_X:）;
        end
    else
        if best>Fbest%极大值求解
             Fbest=best;Lbest=X（best_X:）;
        end
    end
    BestChart=[BestChart Fbest];%最优适应度值
    MeanChart=[MeanChart mean（fitness）];%平均适应度值
    %M计算
    [M]=massCalculation（fitnessmin_flag）;
    %万有引力常数计算
    G=Gconstant（iterationmax_it）;
    %加速度a计算
    a=Gfield（MXGRnormRpowerElitistCheckiterationmax_it）;
    %个体更新
    [XV]=move（XaV）;
end%迭代终止
%3.获取待求解目标方程的未知数个数及取值范围
function [downupdim]=test_functions_range（F_index）
dim=30;
if F_index==1
    down=-100;up=100;
end
if F_index==2
    down=-10;up=10;
end
if F_index==3
    down=-10;up=10;
end
if F_index==4
    down=-100;up=100;
end
if F_index==5
    down=-30;up=30;
end
if F_index==6
    down=-1.28;up=1.28;
end
if F_index==7
    down=-5.12;up=5.12;
end
%4.随机的初始化个体
function [X]=initialization（dimNupdown）
%dim:未知数个数，粒子个数
%N:种群数
%up:取值上限
%down:取值下限
%X:初始化的个体值
if size（up2）==1
    X=rand（Ndim）.*（up-down）+down;
end
if size（up2）>1
    for i=1:dim
        high=up（i）;low=down（i）;
        X（:i）=rand（N1）.*（high-low）+low;
    end
end

function X=space_bound（X0uplow）
%约定个体在相应的up和down取值范围内
[Ndim]=size（X0）;
X=zeros（Nsize（X02））;
for i=1:N
    Tp=X0（i:）>up;Tm=X0（i:）    X（i:）=（X0（i:）.*（~（Tp+Tm）））+（（rand（1dim）.*（up-low）+low）.*（Tp+Tm））;
end

function fitness=evaluateF（XF_index）
%计算适应度值
[Ndim]=size（X）;
fitness=zeros（N1）;
for i=1:N%L第i个种群，包含一组未知量解得个体
    L=X（i:）;
    %第i个种群的适应度计算
    fitness（i）=test_functions（LF_indexdim）;
end

%相应的目标函数如下
%适应度函数
function fit=test_functions（LF_index~）
%不同的适应度函数
if F_index==1
    fit=sum（L.^2）;
end

if F_index==2
    fit=sum（abs（L））+prod（abs（L））;
end
    if F_index==3
        fit=0;
        for i=1:30
            fit=fit+sum（L（1:i））^2;
        end
    end
if F_index==4
    fit=max（abs（L））;
end
if F_index==5
   fit=sum（100*（L（2:30）-（L（1:30-1）.^2））.^2+（L（1:30-1）-1）.^2）;
end
if F_index==6
    fit=sum（[1:30].*（L.^4））+rand;
end
if F_index==7
    fit=sum（L.^2-10*cos（2*pi.*L）+10）;
end

%万有引力中质量M的计算程序
fu

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        4738  2017-11-02 11:28  测试函数程序\GSA.m
     文件         611  2017-11-02 11:08  测试函数程序\wanyouyinli1.m
     目录           0  2017-11-02 13:15  测试函数程序\