混沌差分进化算法matlab

混沌差分进化算法是一种基于混沌理论和差分进化算法的优化算法，可以用于解决单目标或多目标优化问题。下面是一个简单的Matlab代码实现：

function [x, fval] = chaos_differential_evolution(fobj, dim, lb, ub, max_evals)
% fobj: 目标函数句柄
% dim: 变量维度
% lb: 变量下界向量
% ub: 变量上界向量
% max_evals: 最大评价次数

% 初始化种群
pop_size = 30;
pop = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub - lb, pop_size, 1);

% 初始化混沌序列
x0 = rand(dim, 1);
r = 3.9; % 混沌参数
x = zeros(dim, max_evals);
x(:, 1) = x0;
for i = 2:max_evals
    x(:, i) = r * x(:, i-1) .* (1 - x(:, i-1));
end

% 迭代优化
fval = inf(pop_size, 1);
evals = 0;
while evals < max_evals
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择三个不同的个体
        idxs = randperm(pop_size, 3);
        a = pop(idxs(1), :);
        b = pop(idxs(2), :);
        c = pop(idxs(3), :);

        % 生成新个体
        v = a + x(:, evals+1) .* (b - c);
        v = max(min(v, ub), lb);
        fv = fobj(v);

        % 更新个体
        if fv < fval(i)
            pop(i, :) = v;
            fval(i) = fv;
        end

        evals = evals + 1;
        if evals >= max_evals
            break;
        end
    end
end

% 返回最优解和最优值
[fval, idx] = min(fval);
x = pop(idx, :);

使用示例：

% 定义目标函数
fobj = @(x) sum(x.^2);

% 调用优化函数
dim = 10;
lb = -5 * ones(1, dim);
ub = 5 * ones(1, dim);
[x, fval] = chaos_differential_evolution(fobj, dim, lb, ub, 1000);

% 输出结果
fprintf('最优解:\n');
disp(x);
fprintf('最优值: %f\n', fval);

需要注意的是，混沌差分进化算法的性能与混沌序列的质量有关，因此需要根据具体应用场景选择合适的混沌映射函数和参数。