混沌搜索算法matlab

混沌搜索算法（Chaos Search Algorithm）是一种基于混沌理论的全局优化算法。它利用混沌系统的随机性和无序性，结合搜索过程中的随机扰动，来实现对目标函数的全局搜索。

下面是一个使用Matlab实现混沌搜索算法的示例代码：

function [best_solution, best_fitness] = chaos_search_algorithm(obj_func, var_num, var_range, max_iter)

% 初始化混沌搜索算法参数
alpha = 10; % 混沌系统参数，控制混沌映射的性质
x_min = var_range(:, 1); % 自变量范围下限
x_max = var_range(:, 2); % 自变量范围上限

% 初始化种群
pop_size = 50; % 种群规模
population = repmat(x_min, pop_size, 1) + rand(pop_size, var_num) .* (repmat(x_max - x_min, pop_size, 1));

% 计算适应度值
fitness = feval(obj_func, population);

% 迭代搜索
for iter = 1:max_iter
    % 更新最优解
    [best_fitness, best_idx] = min(fitness);
    best_solution = population(best_idx, :);
    
    % 更新混沌系统参数
    alpha = alpha * exp(-iter / max_iter);
    
    % 生成新种群
    new_population = population;
    for i = 1:pop_size
        % 混沌映射
        chaos_value = chaos_map(population(i, :), alpha);
        
        % 随机扰动
        random_value = rand(1, var_num) .* (x_max - x_min);
        
        % 更新个体位置
        new_population(i, :) = population(i, :) + chaos_value .* random_value;
    end
    
    % 修正越界的个体位置
    new_population = max(new_population, repmat(x_min, pop_size, 1));
    new_population = min(new_population, repmat(x_max, pop_size, 1));
    
    % 计算适应度值
    new_fitness = feval(obj_func, new_population);
    
    % 更新种群
    population = new_population;
    fitness = new_fitness;
end

end

% 混沌映射函数
function chaos_value = chaos_map(x, alpha)
chaos_value = alpha * x .* (1 - x);
end

在这个示例代码中，你需要提供以下参数：

- `obj_func`：目标函数的句柄，用于评估种群中个体的适应度值。
- `var_num`：自变量的数量。
- `var_range`：自变量的范围，一个大小为`var_num×2`的矩阵，每一行表示一个自变量的下限和上限。
- `max_iter`：最大迭代次数。

该算法通过不断迭代搜索来寻找目标函数的最优解。最后，它将返回最优解`best_solution`和对应的适应度值`best_fitness`。

请注意，这只是混沌搜索算法的一个简单示例，你需要根据具体的目标函数进行相应的修改和调整。