多目标沙猫群优化算法程序

以下是一个简单的多目标沙猫群优化算法的示例程序：

% 定义问题的目标函数
function [f1, f2] = objectives(x)
    f1 = x(1)^2 + x(2)^2;
    f2 = (x(1)-1)^2 + x(2)^2;
end

% 初始化参数
num_cats = 50; % 沙猫个数
num_iterations = 100; % 迭代次数
num_variables = 2; % 变量个数
lower_bound = [-5, -5]; % 变量下界
upper_bound = [5, 5]; % 变量上界

% 初始化沙猫位置和速度
positions = rand(num_cats, num_variables) .* (upper_bound - lower_bound) + lower_bound;
velocities = zeros(num_cats, num_variables);

% 迭代更新沙猫位置和速度
for iter = 1:num_iterations
    % 计算每个沙猫的目标函数值
    objectives_values = zeros(num_cats, 2);
    for i = 1:num_cats
        [f1, f2] = objectives(positions(i, :));
        objectives_values(i, :) = [f1, f2];
    end
    
    % 更新沙猫的速度和位置
    for i = 1:num_cats
        for j = 1:num_variables
            % 计算个体最佳位置
            best_position = positions(i, :);
            [best_f1, best_f2] = objectives(best_position);
            % 计算群体最佳位置
            [global_best, idx] = min(objectives_values(:, 1));
            global_best_position = positions(idx, :);
            
            % 更新速度
            inertia_weight = rand();
            cognitive_weight = rand();
            social_weight = rand();
            velocities(i, j) = inertia_weight * velocities(i, j) + cognitive_weight * rand() * (best_position(j) - positions(i, j)) + social_weight * rand() * (global_best_position(j) - positions(i, j));
            
            % 更新位置
            positions(i, j) = positions(i, j) + velocities(i, j);
            
            % 边界处理
            if positions(i, j) < lower_bound(j)
                positions(i, j) = lower_bound(j);
                velocities(i, j) = 0;
            elseif positions(i, j) > upper_bound(j)
                positions(i, j) = upper_bound(j);
                velocities(i, j) = 0;
            end
        end
    end
end

% 输出最优解和目标函数值
[best_f1, best_f2] = objectives(positions(1, :));
disp(['最优解：[', num2str(positions(1, :)), ']']);
disp(['目标函数值：[', num2str(best_f1), ', ', num2str(best_f2), ']']);

此示例程序演示了如何使用多目标沙猫群优化算法来求解一个简单的双目标优化问题。你可以根据实际问题定义自己的目标函数，并根据需求调整算法的参数和迭代次数。请注意，此示例仅用于说明多目标沙猫群优化算法的基本思路和实现过程。实际应用中，你可能需要根据具体情况进行算法改进和调优。