基于MATLAB的变色龙优化算法代码

下面是一个基于MATLAB实现的变色龙优化算法的示例代码：

% 变色龙优化算法
% 改变色素的方式来实现搜索

%% 参数设置
popsize = 30; % 种群大小
maxgen = 100; % 最大迭代次数
lb = -10; % 自变量下界
ub = 10; % 自变量上界
dim = 30; % 自变量维度

%% 初始化种群
pop = repmat(lb, popsize, dim) + rand(popsize, dim) .* repmat((ub-lb), popsize, 1);

%% 迭代优化
for i = 1:maxgen
    % 计算每个个体的适应度
    fitness = sum(pop.^2, 2);
    
    % 寻找当前最优个体
    [bestfit, bestidx] = min(fitness);
    bestind = pop(bestidx, :);
    
    % 计算每个个体的色素值
    colors = repmat(fitness, 1, dim) ./ repmat(bestfit, popsize, 1);
    
    % 更新种群
    for j = 1:popsize
        % 随机选择两个个体进行交叉
        idx = randperm(popsize, 2);
        p1 = pop(idx(1), :); p2 = pop(idx(2), :);
        beta = rand(1, dim);
        c1 = beta .* p1 + (1-beta) .* p2;
        c2 = beta .* p2 + (1-beta) .* p1;
        
        % 更新个体的位置
        if rand < 0.5
            newpop(j, :) = c1 + rand(1, dim) .* (bestind - colors(j) .* c1);
        else
            newpop(j, :) = c2 + rand(1, dim) .* (bestind - colors(j) .* c2);
        end
        
        % 越界检查
        newpop(j, :) = max(newpop(j, :), lb);
        newpop(j, :) = min(newpop(j, :), ub);
    end
    
    % 更新种群
    pop = newpop;
end

%% 输出结果
fprintf('The minimum value found: %f\n', bestfit);
fprintf('The solution found:\n');
disp(bestind);

该代码实现了变色龙优化算法，并且使用二维的自变量进行演示。在实际应用中，可以根据需要修改自变量维度和范围。