calobjvalue.m

繁殖粒子群算法,内含测试函数,参数采用随着跌代的逐步进行而逐步变化的策略.

function objvalue=calobjvalue(pop)
%pop=((-10+(10+10))*rand(2,10)); 

%pop(10,2)
%测试函数1
%最优

% for i=1:10
% obfuct1=sin(sqrt(pop(i,1)^2+pop(i,2)^2))^2-0.5;
% obfuct2=(1+0.001*(sqrt(pop(i,1)^2+pop(i,2)^2))^2);
% objvalue(i,1)=0.5+obfuct1/obfuct2;
% end

%__________________________________________________________________________

%pop(10,10)
%测试函数2,Rastrigrin函数，自变量范围：（-10，10）
%最优解为X=（0...0），f(X)=0

a=size(pop);
objvalue=zeros(a(1),1);
for i=1:a(1)
    for j=1:a(2)
    obfuct1=pop(i,j)^2;
    obfuct2=10*cos(2*pi*pop(i,j))-10;
    objvalue(i,1)=objvalue(i,1)+(obfuct1-obfuct2);
    end
end


%__________________________________________________________________________

%pop(10,9)
%测试函数3，Rosenbrock函数，自变量范围：（-10，10）
%最优解为X=（1...1），f(X)=0
% 
%  a=size(pop);
%  objvalue=zeros(a(1),1);
%  for i=1:a(1)
%      for j=1:(a(2)-1)
%        obfuct1=100*(pop(i,j+1)-pop(i,j)^2)^2;
%         obfuct2=(pop(i,j)-1)^2;
% objvalue(i,1)=objvalue(i,1)+(obfuct1+obfuct2);
%      end
%  end

%_________________________________________________________________________
 
%pop(10,10)
%测试函数4，Griewank函数，自变量范围：（-10，10）
%最优解为X=（0...0），f(X)=0
% 
%   a=size(pop);
%   objvalue=zeros(a(1),1);
%   objvalue1=zeros(a(1),1);
%   objvalue2=ones(a(1),1);
%   for i=1:a(1)
%       for j=1:(a(2)-1)
%         obfuct1=pop(i,j)^2;
%          obfuct2=cos(pop(i,j)/sqrt(j));
%  objvalue1(i,1)=objvalue1(i,1)+obfuct1;
%  objvalue2(i,1)=objvalue2(i,1)*obfuct2;
%       end
%       objvalue(i,1) =1/4000*objvalue1(i,1)-objvalue2(i,1)+1;
%   end