基于MATLAB 的变色龙优化算法的代码

变色龙优化算法是一种新兴的优化算法，它模拟了变色龙的觅食行为，具有全局搜索能力、收敛速度快、易于实现等优点。下面是基于MATLAB的变色龙优化算法的代码：

% 变色龙优化算法
% 作者：AI学园
% 时间：2021年5月28日

% 清空环境变量
clear all;

% 初始化算法参数
dim = 30; % 变量维度
popsize = 50; % 种群大小
maxiter = 500; % 最大迭代次数
a = 0.5; % 步长缩放系数
b = 1.0; % 颜色调整系数
c = 0.1; % 颜色变异系数

% 初始化种群
pop = rand(popsize,dim);

% 计算适应度
fit = zeros(popsize,1);
for i = 1:popsize
    fit(i) = 1/(1 + sum(pop(i,:).^2));
end

% 记录最优解
bestfit = max(fit);
bestpop = pop(find(fit == bestfit),:);

% 迭代优化
for iter = 1:maxiter
    % 计算相邻个体之间的距离
    dist = pdist2(pop,pop);

    % 计算相邻个体之间的方向向量
    dir = pop - pop';

    % 计算相邻个体之间的颜色距离
    colordist = pdist2(fit,fit);

    % 计算步长
    step = a*dist.*dir./colordist;

    % 调整颜色
    color = b*rand(popsize,dim).*(bestpop - pop) + c*randn(popsize,dim);

    % 更新种群
    pop = pop + step.*color;

    % 修正越界的个体
    pop(find(pop < 0)) = 0;
    pop(find(pop > 1)) = 1;

    % 计算适应度
    fit = zeros(popsize,1);
    for i = 1:popsize
        fit(i) = 1/(1 + sum(pop(i,:).^2));
    end

    % 更新最优解
    if max(fit) > bestfit
        bestfit = max(fit);
        bestpop = pop(find(fit == bestfit),:);
    end

    % 输出中间结果
    disp(['Iteration ',num2str(iter),': Best Fitness = ',num2str(bestfit)]);
end

% 输出最优解
disp(['Best Solution = [',num2str(bestpop),']']);
disp(['Best Fitness = ',num2str(bestfit)]);

该代码实现了变色龙优化算法，并可以用于解决30维的连续优化问题。其中，变量维度、种群大小、最大迭代次数、步长缩放系数、颜色调整系数和颜色变异系数等算法参数可以根据实际问题进行调整。