沙猫群算法matlab

沙猫群算法是一种元启发式优化算法，可以用于解决各种全局优化问题。下面是一个简单的沙猫群算法的Matlab实现示例：

% 初始化参数
N = 50; % 群体大小
D = 30; % 变量维度
T = 100; % 迭代次数
lb = -100; % 变量下界
ub = 100; % 变量上界
alpha = 0.5; % 搜索步长
beta = 0.5; % 搜索范围
gamma = 0.1; % 搜索概率
delta = 0.1; % 搜索方向
f = @(x) sum(x.^2); % 目标函数

% 初始化沙猫群体
X = lb + (ub-lb)*rand(N,D);
V = zeros(N,D);
Y = zeros(N,1);
for i = 1:N
    Y(i) = f(X(i,:));
end

% 开始迭代
for t = 1:T
    % 计算每个沙猫的适应度
    [Y,idx] = sort(Y);
    X = X(idx,:);
    V = V(idx,:);
    for i = 1:N
        if Y(i) < Y(1)
            Y(i) = Y(1);
            X(i,:) = X(1,:);
            V(i,:) = V(1,:);
        end
    end
    
    % 沙猫搜索
    for i = 1:N
        % 随机选择一个沙猫
        j = randi(N);
        while j == i
            j = randi(N);
        end
        
        % 计算搜索方向
        if rand() < delta
            dir = X(j,:) - X(i,:);
        else
            dir = rand(1,D) - 0.5;
        end
        
        % 计算搜索步长和范围
        step = alpha*rand();
        scope = beta*rand();
        
        % 计算搜索概率
        prob = gamma*rand();
        
        % 更新速度和位置
        V(i,:) = V(i,:) + prob*dir;
        V(i,:) = min(max(V(i,:),-scope),scope);
        X(i,:) = X(i,:) + step*V(i,:);
        
        % 边界处理
        X(i,:) = min(max(X(i,:),lb),ub);
        
        % 更新适应度
        Y(i) = f(X(i,:));
    end
    
    % 显示当前最优解
    disp(['Iteration ',num2str(t),': Best = ',num2str(Y(1))]);
end

% 显示最终结果
disp(['Best solution: ',num2str(Y(1))]);
disp(['Best position: ',num2str(X(1,:))]);