matlab的天鹰优化算法数据预测的代码报错

Question

使用matlab尝试编写天鹰优化算法的数据预测代码时，一直被报错，请问应该如何修改？

% 变形监测预警的天鹰优化算法

% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
dim = 2; % 变量维度
lb = [-10, -10]; % 变量下界
ub = [10, 10]; % 变量上界

% 初始化种群
array=[0,0.2,-0.76,-0.66,-0.46,0.14,0,-0.2,-0.4,-0.2,1.1,1.3,1.4,0.8,0.9,0.8,0.7,0.6,0.7,0.5,0.7,0.4,-0.2,-0.1,-0.3,-0.2,-0.5,-0.2,-0.2,0.3,0.5,1.3,1.7,2.4,2.9,2.9,2.7,3.1,3.7,4.2,3.6,3.2,2.9,2.4,1.2,1.2,1,1,-0.2,0.1,-0.6,-1.2,-0.8,-1,-1.2];

pop = repmat(array, 2, 1);
disp(length(pop));
disp(pop);
% 计算适应度值
fitness = calculateFitness(pop);

% 迭代搜索
for iter = 1:maxIter
    % 更新位置
    for i = 1:popSize
        % 随机选择两个个体
        randomIndices = randperm(length(pop), 2);
        disp(randomIndices);
        x1 = pop(min(randomIndices(1), length(pop))+1, :);
        x2 = pop(min(randomIndices(2), length(pop))+1, :);
        
        randomNums = nums(randomIndices);
        
        % 更新位置
        pop(i, :) = x1 + rand(1, dim) .* (x2 - pop(i, :));
        
        % 边界处理
        pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
        pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
    end
    
    % 计算适应度值
    fitness = calculateFitness(pop);
    
    % 更新最优解
    [bestFitness, bestIdx] = min(fitness);
    bestSolution = pop(bestIdx, :);
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(bestFitness)]);
end

% 变形监测预警函数
function fitness = calculateFitness(population)
    x = population(:, 1);
    y = population(:, 2);
    fitness = x.^2 + y.^2;
end

Answer 1

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