$\%$ Par$$metros del algoritmo

NP $=10$; $\%$ Tama$$o de la poblaci$$n $($soluciones candidatas$)$

D $=10$; $\%$ N$$mero de variables $($cada soluci$$n candidata es un vector de D dimensiones$)$

MAX$\_$GEN $=300$; $\%$ N$$mero m$$ximo de generaciones $($criterio de parada$)$

$\%$ L$$mites de las variables

xmin $=-10$;

xmax $=10$;

$\%$ Funci$$n objetivo

fun $=$ @$($x$)$ sum$($x$.^2)$;

$\%$ Inicializaci$$n de la poblaci$$n

poblacion $=$ xmin $+$ rand$($NP$,$ D$)*($xmax $-$ xmin$)$;

disp$("$Poblaci$$n inicial:"$)$;

disp$($poblacion$)$

$\%$ Evaluaci$$n de la poblaci$$n

fitness $=$ arrayfun$($@$($i$)$ fun$($poblacion$($i$,$:$)),1$:NP$)$;

mejor$\_$fitness$\_$global $=$ min$($fitness$)$;

mejor$\_$solucion$\_$global $=$ poblacion$($fitness $==$ mejor$\_$fitness$\_$global, :$)$;

$\%$ Generaci$$n aleatoria de CR constante durante toda la corrida

CR $=$ rand$()$;

$\%$ Bucle principal

for g $=1$:MAX$\_$GEN

$\%$ Generaci$$n aleatoria de F en cada generaci$$n

F $=$ rand$()$;

$\%$ Generaci$$n de la poblaci$$n mutada

poblacion$\_$mutada $=$ poblacion;

for i $=1$:NP

$\%$ Selecci$$n de tres vectores aleatorios

indices $=$ setdiff$(1$:NP$,$ i$)$;

r $=$ indices$($randperm$($NP $-1,3))$;

r$1=$ r$(1)$;

r$2=$ r$(2)$;

r$3=$ r$(3)$;

$\%$ Mutaci$$n

diferencia $=$ poblacion$($r$2,$ :) $-$ poblacion$($r$3,$ :$)$;

vector$\_$mutado $=$ poblacion$($r$1,$ :) $+$ F $*$ diferencia;

$\%$ Asegurar al menos un componente de vector$\_$mutado

jrand $=$ randi$($D$)$;

$\%$ Recombinaci$$n estrategia DE$/$rand$/1/$bin

for j $=1$:D

if rand$()<=$ CR $||$ j $==$ jrand

poblacion$\_$mutada$($i$,$ j$)=$ vector$\_$mutado$($j$)$;

end

end

$\%$ Reparaci$$n de l$$mites

poblacion$\_$mutada$($i$,$ :) $=$ min$($max$($poblacion$\_$mutada$($i$,$ :$),$ xmin$),$ xmax$)$;

end

$\%$ Evaluaci$$n de la poblaci$$n mutada

fitness$\_$mutada $=$ arrayfun$($@$($i$)$ fun$($poblacion$\_$mutada$($i$,$:$)),1$:NP$)$;

$\%$ Selecci$$n

for i $=1$:NP

if fitness$\_$mutada$($i$)<$ fitness$($i$)$

poblacion$($i$,$ :) $=$ poblacion$\_$mutada$($i$,$ :$)$;

fitness$($i$)=$ fitness$\_$mutada$($i$)$;

end

end

$\%$ Actualizaci$$n de la mejor soluci$$n global

$[$mejor$\_$fitness$\_$iteracion, idx$]=$ min$($fitness$\_$mutada$)$;

if mejor$\_$fitness$\_$iteracion $<$ mejor$\_$fitness$\_$global

mejor$\_$fitness$\_$global $=$ mejor$\_$fitness$\_$iteracion;

mejor$\_$solucion$\_$global $=$ poblacion$\_$mutada$($idx$,$ :$)$;

end

end

$\%$ Imprimir resultados finales

disp$([\text{'}$CR $($constante por corrida$)=\text{'},$ num$2$str$($CR$)])$;

disp$([\text{'}$Mejor Fitness Global $=\text{'},$ num$2$str$($mejor$\_$fitness$\_$global$)])$;

disp$(\text{'}$Mejor Individuo Global:$\text{'})$;

disp$($mejor$\_$solucion$\_$global$)$;este es algortimo de evolucion diferencial con cruza RAND$/1/$BIN$.$ NECESITO LA IMPLEMENTACION RAND$/$A$/1/$EXP