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xiaochoujiao

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[求助] ACO测试2维的Rosenbrock函数和Step函数

本人刚学Matlab，ACO测试2维的Rosenbrock函数和Step函数，但是都在同一个位置卡住了，请看看，然后提供正确的代码可以吗?
% Rosenbrock函数定义
function y = rosenbrock(x)
y = 0;
for i = 1:length(x) - 1
      y = y + 100 * (x(i + 1) - x(i)^2)^2 + (x(i) - 1)^2;
end
end

% 蚁群优化算法主函数
function [minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_rosenbrock(dim)
% 蚁群算法参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
numIterations = 100; % 迭代次数
evaporationRate = 0.5; % 信息素蒸发率
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 2; % 启发式信息重要程度因子
q0 = 0.9; % 选择概率参数

% 初始化信息素矩阵
pheromoneMatrix = ones(numAnts, dim);

% 用于存储每次迭代的最优解
bestSolutions = zeros(numIterations, 1);

% 多次迭代
for iteration = 1:100
      % 蚂蚁路径构建
      antSolutions = zeros(numAnts, dim);
      for ant = 1:numAnts
         for d = 1:dim
            % 计算选择概率
            probabilities = zeros(numAnts, 1);
            for i = 1:numAnts
                  probabilities(i) = (pheromoneMatrix(i, d)^alpha) * (1 / rosenbrock([antSolutions(i, 1:d-1), randn]))^beta;
            end
            probabilities = probabilities / sum(probabilities);

            % 根据概率选择下一个位置
            if rand < q0
                  [~, selectedIndex] = max(probabilities);

            else
                  selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities);
            end
            antSolutions(ant, d) = randn;
         end
      end

      % 计算每只蚂蚁的目标函数值
      antValues = zeros(numAnts, 1);
      for ant = 1:numAnts
         antValues(ant) = rosenbrock(antSolutions(ant,

);
      end

      % 更新全局最优解
      [globalBestValue, globalBestIndex] = min(antValues);
      bestSolutions(iteration) = globalBestValue;

      % 更新信息素矩阵
      pheromoneMatrix = (1 - evaporationRate) * pheromoneMatrix;
      for ant = 1:numAnts
         for d = 1:dim
            pheromoneMatrix(ant, d) = pheromoneMatrix(ant, d) + 1 / antValues(ant);
         end
      end
end

% 计算最小值、最大值、平均值和标准差
minVal = min(bestSolutions);
maxVal = max(bestSolutions);
meanVal = mean(bestSolutions);
stdVal = std(bestSolutions);
end

% 轮盘赌选择函数
function selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities)
cumulativeProbabilities = cumsum(probabilities);
randomNumber = rand;
for i = 1:length(probabilities)
      if randomNumber <= cumulativeProbabilities(i)
         selectedIndex = i;
         break;
      end
end
end

% 调用函数并输出综合结果
dim = 2; % 这里设置维度，可以根据需要修改为其他值
[minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_rosenbrock(dim);
fprintf('维度为 %d时：\n', dim);
fprintf('最小值: %.4f\n', minVal);
fprintf('最大值: %.4f\n', maxVal);
fprintf('平均值: %.4f\n', meanVal);
fprintf('标准差: %.4f\n', stdVal);

% Step函数定义
function y = stepFunction(x)
y = sum(floor(x + 0.5).^2);
end

% 蚁群优化算法主函数
function [minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_step(dim)
% 蚁群算法参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
numIterations = 100; % 迭代次数
evaporationRate = 0.5; % 信息素蒸发率
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 2; % 启发式信息重要程度因子
q0 = 0.9; % 选择概率参数

% 初始化信息素矩阵
pheromoneMatrix = ones(numAnts, dim);

% 用于存储每次迭代的最优解
bestSolutions = zeros(numIterations, 1);

% 多次迭代
for iteration = 1:numIterations
      % 蚂蚁路径构建
      antSolutions = zeros(numAnts, dim);
      for ant = 1:numAnts
         for d = 1:dim
            % 计算选择概率
            probabilities = zeros(numAnts, 1);
            for i = 1:numAnts
                  probabilities(i) = (pheromoneMatrix(i, d)^alpha) * (1 / stepFunction([antSolutions(i, 1:d-1), randn]))^beta;
            end
            probabilities = probabilities / sum(probabilities);

            % 根据概率选择下一个位置
            if rand < q0
                  [~, selectedIndex] = max(probabilities);
            else
                  selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities);
            end
            antSolutions(ant, d) = randn;
         end
      end

      % 计算每只蚂蚁的目标函数值
      antValues = zeros(numAnts, 1);
      for ant = 1:numAnts
         antValues(ant) = stepFunction(antSolutions(ant,

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