鼠群优化算法matlab代码

当然，我可以为您提供一个简单的鼠群优化算法的Matlab代码示例。请注意，这只是一个基本的实现，您可能需要根据具体的问题进行适当的修改和调整。

% 参数设置
max_iter = 100;  % 最大迭代次数
n = 20;         % 鼠群数量
d = 2;          % 解向量的维度
lb = [-5, -5];  % 解向量的下界
ub = [5, 5];    % 解向量的上界

% 初始化鼠群
X = repmat(lb, n, 1) + rand(n, d) .* repmat(ub-lb, n, 1);
best_solution = Inf;
best_fitness = Inf;

% 迭代优化
for iter = 1:max_iter
    % 计算适应度值
    fitness = your_objective_function(X);  % 替换为您的目标函数
    
    % 更新最优解
    [min_fitness, min_idx] = min(fitness);
    if min_fitness < best_fitness
        best_fitness = min_fitness;
        best_solution = X(min_idx, :);
    end
    
    % 更新鼠群位置
    X = update_positions(X, lb, ub);  % 替换为您的位置更新函数
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(best_fitness)]);
end

% 输出结果
disp('--- Optimization Results ---');
disp(['Best Solution: [', num2str(best_solution), ']']);
disp(['Best Fitness: ', num2str(best_fitness)]);

% 替换为您的目标函数实现
function fitness = your_objective_function(X)
    % 根据解向量计算适应度值
    fitness = sum(X.^2, 2);
end

% 替换为您的位置更新函数实现
function X = update_positions(X, lb, ub)
    % 根据当前位置更新鼠群位置
    X = X + randn(size(X)) .* (ub-lb);
    X = max(X, lb);
    X = min(X, ub);
end

请注意，上述代码中的`your_objective_function`函数需要根据您的具体问题进行编写。您需要根据自己的问题定义适应度函数，以及根据问题需求自行实现位置更新函数`update_positions`。

希望这能对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。