一、获取代码方式

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二、部分源代码

%============================================================================%
%               Multi-tracker Optimization Algorithm (MTOA)                  % 
%                             version 1.0                                    %
%                       -----------------------                              %
%                    Developed in MATLAB R2017b (v9.3)                       %
%                                  %
%============================================================================%

clear
clc
close all
format long

%=======================Initializing MTOA Parameters=====================
Fcn_Name='TestFcn'; % Optimization Problrm Function
%=== Rastrigin Function (Function number 11 in the MTOA paper (Table. 2)) <----(Normalized Input)
%
%    x=xn*2-1;
%    u=(x(1)^2+x(2)^2-cos(18*x(1))-cos(18*x(2)));
%  
%    Min Cost = -2 @ xn=(0.5 , 0.5)

Min=zeros(1,2).'; 
Max=ones(1,2).'; 
Par_Interval=[Min Max]; %  Search Space Limitation 
No_GTs=20; %  Number of Global Tracker 
No_LTs=4; %  Number of Local Tracker
%---------- Equivalent Population = 100

RM=sqrt(2); % Maximum Search Radius
Rm=1e-4; % Minimum Search Radius
Max_Itr=100; % Maximum Iteration
Beta=.95; % Beta
Lambda=2; % Lambda
Theta=pi/8; % Theta

%==============================Graphic Option============================
TwoDGraphic_on=0; % (0  or  1) % If this option is enabled (TwoDGraphic_on=1) the Local and Global search process will be displayed.

%============================MTOA Function Run===========================
[GOP_Cost,GOP]=MTOA(Fcn_Name,Par_Interval,No_GTs,No_LTs,RM,Rm,Max_Itr,Beta,Lambda,Theta,TwoDGraphic_on);

%=========   ==================Solution==================================
disp('Solution=')
disp(GOP);
%============================================================================%
%               Multi-tracker Optimization Algorithm (MTOA)                  % 
%                             version 1.0                                    %
%                    %
%============================================================================%
function Out = Ev_Fcn(Points,Fcn_Name)

[m,n]=size(Points);

for i=1:n
o(1,i)=feval(Fcn_Name,Points(:,i));
end

Out=o;

end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

​1 matlab版本​

2014a

​2 参考文献​

[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.

[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

[3]施媛波.基于改进的群居蜘蛛优化云计算任务调度算法[J].电脑编程技巧与维护. 2021,(04)