二进制蝙蝠算法Matlab源码实现

function [best,fmin,cg_curve]=BBA(n, A, r, d, Max_iter, CostFunction)
%n is the population size, typically 10 to 25
%A is the loudness  (constant or decreasing)
%r is the pulse rate (constant or decreasing)
%d is the dimension of the search variables
%Max_iter is the maximum number of iteration
% This frequency range determines the scalings
Qmin=0;         % Frequency minimum
Qmax=2;         % Frequency maximum
% Iteration parameters
N_iter=0;       % Total number of function evaluations
% Initial arrays
Q=zeros(n,1);   % Frequency
v=zeros(n,d);   % Velocities
Sol=zeros(n,d);
cg_curve=zeros(1,Max_iter);
% Initialize the population/solutions
for i=1:n,
    for j=1:d % For dimension
        if rand<=0.5
            Sol(i,j)=0;
        else
            Sol(i,j)=1;
        end
    end
end

for i=1:n,
    Fitness(i)=CostFunction(Sol(i,:));
end
% Find the current best
[fmin,I]=min(Fitness);
best=Sol(I,:);
% Start the iterations -- Binary Bat Algorithm
while (N_iterr  % Pulse rate
                      Sol(i,j)=best(j);
                end   
               
            end       
            
           Fnew=CostFunction(Sol(i,:)); % Evaluate new solutions
     
           if (Fnew<=Fitness(i)) && (rand
                    
                    
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