| 开始 |
| 一步1:参数初始化。初始化搜索空间的维数p |
| 群体规模的人口,数控趋药性的步骤的数量,长度Ns游泳, |
| 胚根端胚乳,繁殖的步数elimination-dispersal事件Ned的数量 |
| elimination-dispersal概率Ped,步骤C的大小(i)在随机方向 |
| 指定的下跌。 |
| 2步:种群初始化。计算混沌序列根据情商。6)。的 |
| 相应的细菌数量混乱的计算根据原始的细菌 |
| 根据情商人口映射到混沌序列。(7)。从最初的和它的 |
| 相应的细菌种类混乱,优越的个体被选中作为初始 |
| 解决方案的细菌数量。 |
| 3步:为字母l = 1:奈德/
消除和传播循环
/ |
| 为胚根端胚乳。K = 1/
繁殖循环
/ |
| 为j = 1:数控/
趋化性循环
/ |
| Intertime = Intertime + 1;/
代表的迭代次数
/ |
| 为i = 1: s |
| /
fobj代表计算第i个细菌的健身j |
| 趋化现象的,k生殖和激光elimination-dispersal步骤。
/ |
| J (i, J, K, l形)= fobj (P (:, i, J, K, l形)); |
| /
Jlast存储这个值因为成本比跑步可能是确定的。
/ |
| Jlast = J (i, J, K, l形); |
| /
:gb(1)存储当前最优个体细菌。
/ |
| gb (1) = P (:, i, j, K, l形); |
| 根据情商下跌。(5) |
| /
游泳(用于细菌似乎是朝着正确的方向)
/ |
| m = 0;/
初始化计数器的长度游泳
/ |
| 而m < Ns |
| m = m + 1; |
| 如果J (i, J + 1 K, l形)< Jlast |
| /
Jlast存储这个值因为成本比跑步可能是确定的。
/ |
| Jlast = J (i, J + 1, K, l形); |
| 根据情商下跌。(5) |
| 如果Jlast < gb |
| /
gb存储当前的最优适应度函数值。
/ |
| gb = Jlast; |
| gb (1) = P(:,我,j + 1, K, l形); |
| 结束 |
| 其他的 |
| m = Ns; |
| 结束 |
| 高斯变异操作 |
| :Moth_pos_m_gaus = gb (1)
(1 + randn (1)); |
| Moth_fitness_m_gaus = fobj (Moth_pos_m_gaus); |
| :Moth_fitness_s = fobj (gb (1)); |
| Moth_fitness_comb = [Moth_fitness_m_gaus, Moth_fitness_s]; |
| [~,毫米]= min (Moth_fitness_comb); |
| 如果毫米= = 1 |
| :gb (1) = Moth_pos_m_gaus; |
| 结束 |
| :fitnessGbest = fobj (gb (1)); |
| 如果fitnessGbest < gb |
| gb = fitnessGbest; |
| 结束 |
| 结束 |
| 结束/
去下一个细菌
/ |
| 结束/
去下一个趋药性的
/ |
| /
繁殖
/ |
| Jhealth =总和(J (:,:, K, l形),2);/
设置每一个年代的健康的细菌
/ |
| [Jhealth, sortind] = (Jhealth)进行排序;/
各种养分浓度的提升
/ |
| /
重新排列的细菌数量
/ |
| P (:,: 1 K + 1, l形)= P (:, sortind数控+ 1,K, l形); |
| /
分离的细菌(生殖)
/ |
| 为我= 1:Sr |
| /
最适合不繁殖,最适合的分成两个完全相同的副本
/ |
| P(:,我老+ 1 K + 1, l形)= P(:,我,1,K + 1, l形); |
| 结束 |
| 结束/
去下一个繁殖
/ |
| /
Elimination-Dispersal
/ |
| 为m = 1: s |
| 如果Ped >兰德/
随机生成一个新的个人解空间的任何地方。
/ |
| 重新启动细菌米 |
| 结束 |
| 结束 |
| 结束/
去下一个Elimination-Dispersal
/ |
| 结束 |
