MATLAB的变色龙算法优化代码

变色龙算法（Chameleon Algorithm）是一种新兴的优化算法，它模拟了变色龙的捕猎行为，通过不断调整和改变位置，来寻找最优解。下面是MATLAB的变色龙算法优化代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) 3*x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 4*x(1)*x(2) - 6*x(1) - 8*x(2) + 10;

% 初始化参数
N = 20; % 种群大小
D = 2; % 变量个数
L = 100; % 迭代次数
X = zeros(N, D); % 种群位置
V = zeros(N, D); % 速度
vmax = 0.1; % 最大速度
c1 = 1; % 学习因子1
c2 = 1; % 学习因子2
pbest = zeros(N, D); % 个体最优位置
gbest = zeros(1, D); % 全局最优位置
pbestval = inf(N, 1); % 个体最优适应度
gbestval = inf; % 全局最优适应度

% 初始化种群位置和速度
for i = 1:N
    X(i, :) = rand(1, D) * 10 - 5; % 随机生成位置
    V(i, :) = rand(1, D) * vmax; % 随机生成速度
end

% 迭代
for t = 1:L
    % 计算适应度
    fitness = zeros(N, 1); % 适应度
    for i = 1:N
        fitness(i) = fun(X(i, :));
    end
    
    % 更新个体最优位置和全局最优位置
    for i = 1:N
        if fitness(i) < pbestval(i)
            pbestval(i) = fitness(i);
            pbest(i, :) = X(i, :);
        end
        if fitness(i) < gbestval
            gbestval = fitness(i);
            gbest = X(i, :);
        end
    end
    
    % 更新速度和位置
    for i = 1:N
        r1 = rand(1, D);
        r2 = rand(1, D);
        V(i, :) = V(i, :) + c1 * r1 .* (pbest(i, :) - X(i, :)) + c2 * r2 .* (gbest - X(i, :));
        V(i, :) = min(max(V(i, :), -vmax), vmax); % 限制速度范围
        X(i, :) = X(i, :) + V(i, :);
    end
    
    % 显示结果
    disp(['迭代次数：', num2str(t), '，最优适应度：', num2str(gbestval)]);
end

% 输出结果
disp(['最优解：', num2str(gbest)]);
disp(['最优适应度：', num2str(gbestval)]);

其中，目标函数可以根据实际问题进行定义，这里以一个简单的二元函数为例。其他参数的设置也可以根据实际情况进行调整。