%参数初始化，初始时主要设置代理数量和最大迭代次数即可，其他算法相关的参数因为和当前迭代次数相关，需要在迭代中设置。
clc;clear;
dim=2;%变量的维数
SearchAgents_no=30; % 搜索代理数量,种群中个体个数
Max_iteration=500; % 最大迭代次数
ub=15;%上限
lb=-15;%下限
%种群初始化。随机初始化所有代理各个维度上的位置值，需要保证在取值范围内。
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
Leader_score = fobj(Positions(1,:));
for t=1:Max_iteration
    fit(t)=Leader_score;
    %(评估种群中每个代理的目标值，如有某个代理由于当前最优解，则将其设为最优解。)
    for i=1:size(Positions,1)
    % 计算每个代理的目标值
    fitness=fobj(Positions(i,:));
    % 更新最优解
        if fitness < Leader_score % 如果是最大化问题，这里就是">"
        Leader_score=fitness; 
        Leader_pos=Positions(i,:);
        end
    end
    
    
    %(设置和迭代次数相关的算法参数。)
    a=2-t*((2)/Max_iteration); % 等式（3）中a随迭代次数从2线性下降至0 
    %a2从-1线性下降至-2，计算l时会用到
    a2=-1+t*((-1)/Max_iteration);
 
    
    % Update the Position of search agents（对每个代理的每一维度进行位置更新）
    for i=1:size(Positions,1)
        r1=rand(); % r1为[0,1]之间的随机数
        r2=rand(); % r2为[0,1]之间的随机数
 
        A=2*a*r1-a;  % 等式（3）
        C=2*r2;      % 等式（4）
 
        b=1;               %  等式（5）中的常数b
        l=(a2-1)*rand+1;   %  等式（5）中的随机数l
        p = rand();        %  等式（6）中的概率p
        for j=1:size(Positions,2)
            if p<0.5   
                if abs(A)>=1
                rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);
                X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
                D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % 等式（7）
                Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % 等式（8）
 
                elseif abs(A)<1
                D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % 等式（1）
                Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;      % 等式（2）
                end
            elseif p>=0.5
 
                distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
                % 等式（5）
                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);
            end
        end
    end
 
end
k=1:1:500;
plot(k,fit,'r');