写一个MATLAB程序用来比较基于高斯混沌映射的粒子群算法和标准粒子群算法在优化函数方面的性能从而评估优劣

以下是一个基于高斯混沌映射的粒子群算法和标准粒子群算法的MATLAB程序，用于比较它们在优化函数方面的性能：

% 定义需要优化的目标函数
fun = @(x) 100 * (x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;

% 定义算法参数
n = 30; % 粒子数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
c1 = 1.5; % 加速常数
c2 = 1.5; % 加速常数
w = 0.729; % 惯性权重

% 初始化粒子位置和速度
pos = rand(n, 2); % 初始位置在 [0, 1] 范围内随机生成
vel = zeros(n, 2); % 初始速度为 0

% 初始化粒子的最佳位置和适应度值
pbest_pos = pos;
pbest_val = inf(n, 1);
for i = 1:n
    pbest_val(i) = fun(pos(i, :));
end

% 初始化全局最佳位置和适应度值
gbest_val = inf;
gbest_pos = zeros(1, 2);

% 标准粒子群算法
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:n
        % 更新粒子速度和位置
        vel(i, :) = w * vel(i, :) + c1 * rand(1, 2) .* (pbest_pos(i, :) - pos(i, :)) + c2 * rand(1, 2) .* (gbest_pos - pos(i, :));
        pos(i, :) = pos(i, :) + vel(i, :);
        
        % 边界处理
        pos(i, :) = min(max(pos(i, :), 0), 1);
        
        % 更新个体最优解和全局最优解
        val = fun(pos(i, :));
        if val < pbest_val(i)
            pbest_val(i) = val;
            pbest_pos(i, :) = pos(i, :);
        end
        if val < gbest_val
            gbest_val = val;
            gbest_pos = pos(i, :);
        end
    end
end

% 高斯混沌粒子群算法
pos = rand(n, 2); % 重新初始化位置
vel = zeros(n, 2); % 初始速度为 0
for i = 1:n
    pbest_val(i) = inf;
end
gbest_val = inf;

for iter = 1:max_iter
    % 生成高斯混沌映射序列
    r = chaos_gaussian(n, 2, 0.2);
    
    for i = 1:n
        % 更新粒子速度和位置
        vel(i, :) = w * vel(i, :) + c1 * rand(1, 2) .* (pbest_pos(i, :) - pos(i, :)) + c2 * rand(1, 2) .* (gbest_pos - pos(i, :));
        pos(i, :) = pos(i, :) + vel(i, :) .* r(i, :);
        
        % 边界处理
        pos(i, :) = min(max(pos(i, :), 0), 1);
        
        % 更新个体最优解和全局最优解
        val = fun(pos(i, :));
        if val < pbest_val(i)
            pbest_val(i) = val;
            pbest_pos(i, :) = pos(i, :);
        end
        if val < gbest_val
            gbest_val = val;
            gbest_pos = pos(i, :);
        end
    end
end

% 输出优化结果
fprintf('标准粒子群算法最优解: f(%f, %f) = %f\n', gbest_pos(1), gbest_pos(2), gbest_val);

pos = rand(n, 2); % 重新初始化位置
vel = zeros(n, 2); % 初始速度为 0
for i = 1:n
    pbest_val(i) = inf;
end
gbest_val = inf;

for iter = 1:max_iter
    % 生成高斯混沌映射序列
    r = chaos_gaussian(n, 2, 0.2);
    
    for i = 1:n
        % 更新粒子速度和位置
        vel(i, :) = w * vel(i, :) + c1 * rand(1, 2) .* (pbest_pos(i, :) - pos(i, :)) + c2 * rand(1, 2) .* (gbest_pos - pos(i, :));
        pos(i, :) = pos(i, :) + vel(i, :) .* r(i, :);
        
        % 边界处理
        pos(i, :) = min(max(pos(i, :), 0), 1);
        
        % 更新个体最优解和全局最优解
        val = fun(pos(i, :));
        if val < pbest_val(i)
            pbest_val(i) = val;
            pbest_pos(i, :) = pos(i, :);
        end
        if val < gbest_val
            gbest_val = val;
            gbest_pos = pos(i, :);
        end
    end
end

% 输出优化结果
fprintf('高斯混沌粒子群算法最优解: f(%f, %f) = %f\n', gbest_pos(1), gbest_pos(2), gbest_val);

% 高斯混沌映射函数
function r = chaos_gaussian(n, dim, sigma)
    r = zeros(n, dim);
    for i = 1:dim
        x = zeros(n, 1);
        x(1) = rand();
        for j = 2:n
            x(j) = x(j-1) + sigma * randn();
        end
        r(:, i) = x;
    end
end

该程序首先定义需要优化的目标函数，然后使用标准粒子群算法和基于高斯混沌映射的粒子群算法分别求解最优解，并输出结果。其中，chaos_gaussian函数生成高斯混沌映射序列。程序中的参数可以根据具体问题进行调整。