MATLAB 原子搜索算法实现及示例代码

以下是用 MATLAB 实现原子搜索算法的示例代码：

% 原子搜索算法
function [bestSolution, bestFitness] = atomicSearch(nAtoms, nIterations, lb, ub, fitnessFunc)
    % 初始化原子群
    atoms = initializeAtoms(nAtoms, lb, ub);
    
    % 计算初始适应度
    fitness = zeros(nAtoms, 1);
    for i = 1:nAtoms
        fitness(i) = fitnessFunc(atoms(i, :));
    end
    
    % 寻找最佳适应度和最佳解
    [bestFitness, bestIdx] = min(fitness);
    bestSolution = atoms(bestIdx, :);
    
    % 迭代搜索
    for iteration = 1:nIterations
        % 更新原子位置
        atoms = updateAtoms(atoms, bestSolution, lb, ub);
        
        % 计算适应度
        for i = 1:nAtoms
            fitness(i) = fitnessFunc(atoms(i, :));
        end
        
        % 更新最佳解
        [currentBestFitness, currentBestIdx] = min(fitness);
        if currentBestFitness < bestFitness
            bestFitness = currentBestFitness;
            bestSolution = atoms(currentBestIdx, :);
        end
    end
end

% 初始化原子群
function atoms = initializeAtoms(nAtoms, lb, ub)
    nVariables = numel(lb);
    atoms = zeros(nAtoms, nVariables);
    for i = 1:nAtoms
        atoms(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, nVariables);
    end
end

% 更新原子位置
function newAtoms = updateAtoms(atoms, bestSolution, lb, ub)
    nAtoms = size(atoms, 1);
    nVariables = size(atoms, 2);
    newAtoms = zeros(nAtoms, nVariables);
    for i = 1:nAtoms
        r1 = rand(1, nVariables);
        r2 = rand(1, nVariables);
        newAtoms(i, :) = atoms(i, :) + r1 .* (bestSolution - atoms(i, :)) + r2 .* (lb - ub);
        newAtoms(i, :) = max(newAtoms(i, :), lb);
        newAtoms(i, :) = min(newAtoms(i, :), ub);
    end
end

使用示例：

% 定义适应度函数
fitnessFunc = @(x) sum(x .^ 2);

% 设置算法参数
NAtoms = 50;   % 原子数量
NIterations = 100;   % 迭代次数
lb = -10;   % 解的下界
ub = 10;    % 解的上界

% 运行原子搜索算法
[bestSolution, bestFitness] = atomicSearch(nAtoms, nIterations, lb, ub, fitnessFunc);

% 显示结果
disp(['Best Solution: ' num2str(bestSolution)]);
disp(['Best Fitness: ' num2str(bestFitness)]);

这个示例实现了一个简单的原子搜索算法，并使用了一个简单的适应度函数进行测试。你可以根据自己的需求修改适应度函数和算法参数来完成你的任务。

注意: 以上代码示例仅供参考，你可以根据实际情况进行修改和扩展。