引力搜索代码 matlab

以下是一个简单的 Matlab 引力搜索算法的示例代码：

function [bestSol, bestFit] = gravity_search(fobj, nVar, lb, ub, MaxIter, G0, alpha, beta)

% 参数说明：
% fobj: 目标函数句柄
% nVar: 变量个数
% lb: 各变量的下界
% ub: 各变量的上界
% MaxIter: 最大迭代次数
% G0: 引力常数
% alpha: 衰减因子
% beta: 广义距离系数

% 初始化种群
nPop = 50;
pop = repmat(struct('x', [], 'fit', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
    pop(i).x = unifrnd(lb, ub, 1, nVar);
    pop(i).fit = fobj(pop(i).x);
end

% 记录最优解和最优适应度
bestSol = pop(1).x;
bestFit = pop(1).fit;
for i = 2:nPop
    if pop(i).fit < bestFit
        bestSol = pop(i).x;
        bestFit = pop(i).fit;
    end
end

% 迭代搜索
for iter = 1:MaxIter
    % 计算每个粒子的质量
    M = zeros(nPop, 1);
    for i = 1:nPop
        M(i) = pop(i).fit - min([pop.fit]);
    end
    
    % 计算每个粒子之间的欧氏距离
    D = pdist2([pop.x], [pop.x]);
    
    % 计算每个粒子之间的引力
    G = zeros(nPop, nPop);
    for i = 1:nPop
        for j = 1:nPop
            if i ~= j
                rij = D(i, j);
                G(i, j) = G0 * M(i) * M(j) / rij^beta;
            end
        end
    end
    
    % 更新每个粒子的位置和速度
    for i = 1:nPop
        accel = zeros(1, nVar);
        for j = 1:nPop
            if i ~= j
                rij = D(i, j);
                accel = accel + G(i, j) * (pop(j).x - pop(i).x) / rij;
            end
        end
        vel = alpha * pop(i).vel + accel;
        pop(i).x = pop(i).x + vel;
        pop(i).x = max(pop(i).x, lb);
        pop(i).x = min(pop(i).x, ub);
        pop(i).fit = fobj(pop(i).x);
    end
    
    % 更新最优解和最优适应度
    for i = 1:nPop
        if pop(i).fit < bestFit
            bestSol = pop(i).x;
            bestFit = pop(i).fit;
        end
    end
    
    % 显示当前迭代次数和最优适应度
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %g\n', iter, bestFit);
end

该代码实现了一个简单的引力搜索算法，用于求解连续优化问题。在每次迭代中，算法计算每个粒子的质量、粒子之间的欧氏距离、粒子之间的引力，然后更新粒子的位置和速度。最终，算法返回最优解和最优适应度。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的具体问题进行修改和调整。