MATLAB变色龙优化算法的代码

以下是MATLAB实现的变色龙优化算法的代码：

function [bestSol, bestFit] = chameleonOptimization(func, dim, lb, ub, maxIter, popSize)

% 参数说明：
% func - 优化函数
% dim - 变量维度
% lb - 变量下界
% ub - 变量上界
% maxIter - 最大迭代次数
% popSize - 种群大小

% 初始化种群
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim);

% 初始化变色龙个体最优解
bestChameleonSol = pop(1, :);
bestChameleonFit = func(bestChameleonSol);

for i = 1:maxIter
    % 变色龙个体最优解更新
    for j = 1:popSize
        % 随机选择两个个体
        r1 = randi(popSize);
        r2 = randi(popSize);
        % 计算方向向量
        dir = pop(r1, :) - pop(r2, :);
        % 计算新位置
        newSol = pop(j, :) + rand(1, dim) .* dir;
        % 边界处理
        newSol(newSol < lb) = lb(newSol < lb);
        newSol(newSol > ub) = ub(newSol > ub);
        % 计算适应度函数值
        newFit = func(newSol);
        % 更新变色龙个体最优解
        if newFit < bestChameleonFit
            bestChameleonSol = newSol;
            bestChameleonFit = newFit;
        end
    end
    
    % 种群更新
    for j = 1:popSize
        % 随机选择两个个体
        r1 = randi(popSize);
        r2 = randi(popSize);
        % 计算方向向量
        dir = pop(r1, :) - pop(r2, :);
        % 计算新位置
        newSol = pop(j, :) + rand(1, dim) .* dir;
        % 边界处理
        newSol(newSol < lb) = lb(newSol < lb);
        newSol(newSol > ub) = ub(newSol > ub);
        % 计算适应度函数值
        newFit = func(newSol);
        % 更新个体最优解
        if newFit < func(pop(j, :))
            pop(j, :) = newSol;
        end
    end
end

% 返回最优解和适应度函数值
bestSol = bestChameleonSol;
bestFit = bestChameleonFit;

end

其中，`func`表示要优化的函数，`dim`表示变量维度，`lb`和`ub`分别表示变量下界和上界，`maxIter`表示最大迭代次数，`popSize`表示种群大小。函数返回最优解和适应度函数值。