莱维飞行的步长与多项式变异算子相结合的matlab代码

以下是将莱维飞行的步长与多项式变异算子相结合的MATLAB代码示例：

% 定义莱维飞行参数
beta = 1.5; % 莱维飞行参数
sigma = (gamma(1+beta) * sin(pi*beta/2) / (gamma((1+beta)/2) * beta * 2^((beta-1)/2)))^(1/beta); % 莱维飞行步长

% 定义多项式变异参数
eta_m = 20; % 多项式变异分布指数
lower_bound = -5; % 参数取值下界
upper_bound = 5; % 参数取值上界

% 初始化个体位置
n = 10; % 个体数量
D = 5; % 参数维度
x = unifrnd(lower_bound, upper_bound, n, D); % 随机生成初始个体位置

% 更新个体位置
for i = 1:n
    % 生成莱维飞行步长
    levy_step = sigma * levy(D, beta);
    
    % 生成多项式变异扰动
    delta = mutation(eta_m, lower_bound, upper_bound, D);
    
    % 更新个体位置
    x(i, :) = x(i, :) + delta .* levy_step;
end

% 莱维飞行函数（莱维分布随机数）
function r = levy(dimension, beta)
    r = (randn(1, dimension) .* (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta)).^ (1/beta);
end

% 多项式变异函数
function delta = mutation(eta_m, lower_bound, upper_bound, dimension)
    u = rand(1, dimension);
    delta = zeros(1, dimension);
    delta(u<=0.5) = ((2*u(u<=0.5)).^(1/(eta_m+1))) - 1;
    delta(u>0.5) = 1 - ((2*(1-u(u>0.5))).^(1/(eta_m+1)));
    delta = delta .* (upper_bound - lower_bound);
end

这段代码演示了如何将莱维飞行的步长与多项式变异算子相结合来更新个体位置。其中，`levy`函数用于生成莱维飞行的步长，`mutation`函数用于生成多项式变异的扰动。在循环中，根据莱维飞行步长和多项式变异扰动更新每个个体的位置。

请注意，此代码仅为示例，您可能需要根据您的具体问题和需求进行适当的修改和调整。如果您对代码有任何疑问或需要进一步帮助，请随时提问。