高斯变异策略改进优化算法的matlab代码

高斯变异策略改进优化（Gaussian mutation strategy improved optimization, GSMO）是一种结合了遗传算法和局部搜索优点的优化方法。它利用高斯分布进行变异操作，并通过迭代过程寻找最优解。在MATLAB中实现GSMO，你需要编写几个关键函数，如初始化种群、适应度函数评估、交叉、变异、选择以及全局最佳解更新等。

以下是简化的MATLAB代码框架：

% 初始化参数
popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
mutationFactor = 0.8; % 变异因子

% 初始化种群
[pop, fitness] = initializePopulation(popSize);

for iter = 1:maxIter
    % 选择操作
    selectedPop = selection(pop, fitness);
    
    % 交叉操作 (这里省略)
    offspring = crossover(selectedPop);
    
    % 变异操作
    offspring = gaussianMutation(offspring, mutationFactor);
    
    % 更新种群
    pop = [pop, offspring];
    fitness = evaluateFitness(pop);
    
    % 保存全局最佳解
    if isBestSolution(pop(1), currentBestSolution)
        currentBestSolution = pop(1);
    end
    
    % 输出当前信息
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ' - Best fitness: ', num2str(min(fitness))]);
end

% 返回全局最佳解
globalBestSolution = currentBestSolution;

请注意，这只是一个基础的框架，实际代码需要包含详细的交叉、变异的具体函数实现，以及适应度函数`evaluateFitness`的定义。你可以参考相关的文献或在线资源来了解具体的细节。