求解特定CEC系列基准测试问题独立运行20次的平均收敛曲线

CEC系列基准测试问题是用于评估优化算法性能的经典测试函数集合，其中包含了许多不同的测试函数。由于每个测试函数的形式和参数都不同，因此计算其平均收敛曲线需要对每个测试函数进行单独的分析和实验。

以下是一个示例代码，用于计算CEC2014测试函数1的平均收敛曲线：

% CEC2014测试函数1
func = @(x) sum((x.^2).^0.25 .* (sin(50*(x.^2).^0.1).^2 + 1));

% 参数设置
popsize = 100;  % 种群大小
chromlength = 100;  % 染色体长度
maxgen = 1000;  % 最大迭代次数
pc = 0.8;  % 交叉概率
pm = 0.01;  % 变异概率

% 运行20次
num_runs = 20;
results = zeros(maxgen, num_runs);
for i = 1 : num_runs
    fprintf('Run %d\n', i);
    % 初始化种群
    pop = rand(popsize, chromlength) > 0.5;

    % 进化过程
    for t = 1 : maxgen
        % 计算适应度函数值
        fitness = cal_fitness(func, pop);

        % 选择操作
        newpop = selection(pop, fitness);

        % 交叉操作
        for j = 1 : 2 : popsize
            if rand < pc
                cpoint = ceil(rand * chromlength);
                temp = newpop(j, cpoint+1:end);
                newpop(j, cpoint+1:end) = newpop(j+1, cpoint+1:end);
                newpop(j+1, cpoint+1:end) = temp;
            end
        end

        % 变异操作
        for j = 1 : popsize
            if rand < pm
                mpoint = ceil(rand * chromlength);
                newpop(j, mpoint) = ~newpop(j, mpoint);
            end
        end

        % 更新种群
        pop = newpop;

        % 保存最优解
        best_fitness = max(fitness);
        results(t, i) = best_fitness;
    end
end

% 计算平均收敛曲线
mean_results = mean(results, 2);

% 绘制收敛曲线图
plot(mean_results);
title('CEC2014 F1');
xlabel('Generation');
ylabel('Best Fitness');

该示例代码可以用于计算CEC2014测试函数1的平均收敛曲线，您可以根据具体需要修改代码以计算其他测试函数的平均收敛曲线。