Matlab写的教学优化算法！

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% Copyright （c） 2015 Yarpiz （www.yarpiz.com）
% All rights reserved. Please read the “license.txt“ for license terms.
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% Project Code: YPEA111
% Project title: Implementation of TLBO in MATLAB
% Publisher: Yarpiz （www.yarpiz.com）
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% Developer: S. Mostapha Kalami Heris （Member of Yarpiz Team）
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% Contact Info: sm.kalami@gmail.com info@yarpiz.com
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clc;
clear;
close all;

%% Problem Definition

% Cost Function
CostFunction = @（x） Sphere（x）;

nVar = 10;          % Number of Unknown Variables
VarSize = [1 nVar]; % Unknown Variables Matrix Size

VarMin = -10;       % Unknown Variables Lower Bound
VarMax =  10;       % Unknown Variables Upper Bound

%% TLBO Parameters

MaxIt = 1000;        % Maximum Number of Iterations

nPop = 50;           % Population Size

%% Initialization 

% Empty Structure for Individuals
empty_individual.Position = [];
empty_individual.Cost = [];

% Initialize Population Array
pop = repmat（empty_individual nPop 1）;

% Initialize Best Solution
BestSol.Cost = inf;

% Initialize Population Members
for i=1:nPop
    pop（i）.Position = unifrnd（VarMin VarMax VarSize）;
    pop（i）.Cost = CostFunction（pop（i）.Position）;
    
    if pop（i）.Cost < BestSol.Cost
        BestSol = pop（i）;
    end
end

% Initialize Best Cost Record
BestCosts = zeros（MaxIt1）;

%% TLBO Main Loop

for it=1:MaxIt
    
    % Calculate Population Mean
    Mean = 0;
    for i=1:nPop
        Mean = Mean + pop（i）.Position;
    end
    Mean = Mean/nPop;
    
    % Select Teacher
    Teacher = pop（1）;
    for i=2:nPop
        if pop（i）.Cost < Teacher.Cost
            Teacher = pop（i）;
        end
    end
    
    % Teacher Phase
    for i=1:nPop
        % Create Empty Solution
        newsol = empty_individual;
        
        % Teaching Factor
        TF = randi（[1 2]）;