jaya算法代码matlab

Jaya算法是一种用于优化问题的搜索算法，它结合了模拟退火和粒子群优化的特点。在MATLAB中编写Jaya算法的代码通常包含以下几个步骤：

1. 初始化：设置参数，如种群大小、迭代次数、随机个体位置和速度范围等。

function [best_pos, best_val] = jaya_optimization(func, popSize, maxIter)
    % 参数定义
    pop = rand(popSize, 2); % 种群初始化
    vel = rand(popSize, 2) * (2 - 0.5); % 初始速度
    best_pos = pop; % 最优解初始值
    best_val = func(best_pos); % 记录最优值
end

2. 算法循环：包括适应度评估、更新位置和速度以及更新最优解。

for iter = 1:maxIter
    % 适应度计算
    fitness = arrayfun(@(x) func(x), pop);
    
    % 更新最佳解
    idx_best = find(fitness == min(fitness));
    if ~isempty(idx_best)
        temp_pos = pop(idx_best,:);
        temp_val = fitness(idx_best);
        if temp_val < best_val
            best_pos = temp_pos;
            best_val = temp_val;
        end
    end
    
    % 更新粒子位置和速度
    for i = 1:popSize
        r1 = rand(); r2 = rand();
        pos_new = pop(i,:) + vel(i,:) * (r1 * abs(pop(i,:) - best_pos) + r2 * abs(pop(randi(popSize),:) - pop(i,:)));
        
        % 边界约束处理
        pos_new(pos_new > 1) = 1;
        pos_new(pos_new < 0) = 0;
        
        vel_new = vel(i,:) + 0.9 * vel(i,:) + rand() * (pos_new(i,:) - pop(i,:)) + rand() * (best_pos(i,:) - pop(i,:));
        
        % 更新个体
        if func(pos_new) < func(pop(i,:))
            pop(i,:) = pos_new;
            vel(i,:) = vel_new;
        end
    end
end