function DE
D=2;%維數
NP=25;%NP為種群規模----
F=0.9;%交叉因子
CR=0.9;%交叉概率
eps=1e-20;%精度
gen_max=200;%最大進化代數
%----混沌搜索參數---------------
format long
C=0.1;%為早熟判斷的閾值
M=60;%混沌搜索次數
T=10;
r=0.2;%交叉系數,不斷減小的
s=0.3;%區間縮短率
%--------------------------------
bounds=100*ones(D,2);
bounds(:,1)=-1*bounds(:,1);
rng=(bounds(:,2)-bounds(:,1))';    
x=(ones(NP,1)*rng).*(rand(NP,D))+(ones(NP,1)*bounds(:,1)');%初始種群
count=1;
trial=zeros(1,D);
cost=zeros(1,NP);
cost(1)=fitness(x(1,:),D);
Pb=cost(1);%存放最優值
Xb=x(1,:);%存放最優位置
for i=2:NP
    cost(i)=fitness(x(i,:),D);
    if(cost(i)<=Pb)
        Pb=cost(i);
        Xb=x(i,:);                
   end
end
while(count<gen_max)%count<gen_max abs(Pb)>eps
    for i=1:NP
        while 2>1
            a=floor(rand*NP)+1;
            if a~=i
                break;
            end
        end
        while 2>1
            b=floor(rand*NP)+1;
            if b~=i&b~=a
                break;
            end
        end
        while 2>1
            c=floor(rand*NP)+1;
            if c~=i&c~=a&c~=b
                break;
            end
        end
        jrand=floor(rand*D+1);
        for k=1:D
            if(rand<CR|jrand==k)
                trial(k)=x(c,k)+F*(x(a,k)-x(b,k));
            else
                trial(k)=x(i,k);
            end
            if trial(k)<bounds(k,1)
                    trial(k)=bounds(k,1);
            end
            if trial(k)>bounds(k,2)
                   trial(k)=bounds(k,2);
            end
        end
        score=fitness(trial(:),D);
        if(score<=cost(i))
            x(i,1:D)=trial(1:D);
            cost(i)=score;
        end
        if cost(i)<=Pb
            Pb=cost(i);
            Xb(1:D)=x(i,1:D);
        end
    end  
    %-------開始混沌搜索--------
    %----計算粒子的適應度方差---
    favg=0;
    for i=1:NP
        favg=favg+cost(i)/NP;
    end
    f=abs(cost(1)-favg);
    thet=(cost(1)-favg)^2;
    for j=2:NP
        thet=thet+(cost(j)-favg)^2;
        kk=abs(cost(j)-favg);
        if f<kk
            f=kk;
        end
    end
    if f<=1
        f=1;
    end
    thet=thet/(f^2);
    %-----thet存放早熟判斷------
    %----根據thet的值來判斷是否進行混沌搜索-----
    if thet<C
        y0=rand(1,D);
        while k<M
            yb=Xb+rid*(2*y0-1);
            mm=fitness(yb,D)
            if mm<Pb
                Xb=yb;
                Pb=mm;
            end
            
        end
    end
%------混沌搜索結束----------
    count=count+1;
end
%--------------結束搜索---------------
count
Xb
Pb
%-------函數值計算-----------------------
function eval=fitness(x,D)
sol=x;
eval=0;
eval=0.5-(sin(sqrt(sol(1)^2+sol(2)^2))^2-0.5)/(1+0.001*(sol(1)^2+sol(2)^2)^2);
eval=-eval;
%----------------------------------------------