并行子空间优化方法（CSSO）代码

最近在学习并行子空间优化方法，但是找不到相关代码来加深理解和学习。所以问一下大家谁有并行子空间优化方法相关代码。（matlab）

你是看的他人论文吗，csso确实不会有完整的代码公开，你只能找到部分实现算法，gpt编写的百分百错误

输入:
    目标函数 f(x)：定义优化问题的目标函数
    初始解集合 X：包含初始解向量的集合
    迭代次数 T：算法运行的迭代次数

过程:
    1. 初始化解集合 X
    2. 并行优化迭代：
        2.1. 并行计算目标函数值：
            对于每个解向量 x ∈ X，执行以下操作并行计算目标函数值：
                y = f(x)
        2.2. 并行更新解集合：
            对于每个解向量 x ∈ X，执行以下操作并行更新解向量：
                选择邻域解向量 x'，例如根据一定的规则选择 x'。
                如果 f(x') < f(x)，则将 x' 替换为 x。
        2.3. 结束条件判断：
            如果达到迭代次数 T，或满足终止条件，例如目标函数收敛到某个阈值，则终止算法。
            否则，返回步骤 2.1 继续下一轮迭代。

输出:
    最优解向量或近似最优解向量

# 导入必要的库

# 定义目标函数
def objective_function(x):
    # 计算目标函数的值
    return f(x)

# 初始化参数和变量
num_subspaces = 4
max_iterations = 100
population_size = 50
subspace_dimensions = 10

# 定义子空间优化函数
def subspace_optimization(subspace_id, subspace_dimensions):
    # 在子空间中优化目标函数
    subspace_best_solution = optimize_subspace(subspace_dimensions)
    return subspace_best_solution

# 主循环
for iteration in range(max_iterations):
    # 在每个子空间中并行执行子空间优化
    subspace_solutions = []
    for subspace_id in range(num_subspaces):
        solution = parallel_execute(subspace_optimization, subspace_id, subspace_dimensions)
        subspace_solutions.append(solution)

    # 合并子空间优化的结果
    merged_solution = merge_solutions(subspace_solutions)

    # 更新全局最优解
    global_best_solution = update_global_best(global_best_solution, merged_solution)

# 输出最终结果
print("Global Best Solution:", global_best_solution)