混沌映射粒子群算法迭代的粒子群算法matlab代码

混沌映射粒子群算法是一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和混沌映射的优化算法。它通过引入混沌映射来增加算法的随机性和搜索能力，从而提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。

以下是混沌映射粒子群算法的迭代过程的MATLAB代码示例：

% 设置算法参数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
popSize = 50; % 粒子群大小
dim = 2; % 解向量维度

% 初始化粒子群位置和速度
pos = rand(popSize, dim); % 随机初始化位置
vel = zeros(popSize, dim); % 初始速度为0

% 初始化个体最佳位置和适应度
pBestPos = pos; % 初始个体最佳位置与当前位置相同
pBestFitness = zeros(popSize, 1); % 初始个体最佳适应度为0

% 初始化全局最佳位置和适应度
gBestPos = zeros(1, dim); % 初始全局最佳位置为0向量
gBestFitness = Inf; % 初始全局最佳适应度为无穷大

% 迭代优化过程
for iter = 1:maxIter
    % 计算适应度值
    fitness = calculateFitness(pos);
    
    % 更新个体最佳位置和适应度
    updateIndices = fitness < pBestFitness;
    pBestPos(updateIndices, :) = pos(updateIndices, :);
    pBestFitness(updateIndices) = fitness(updateIndices);
    
    % 更新全局最佳位置和适应度
    [minFitness, minIndex] = min(pBestFitness);
    if minFitness < gBestFitness
        gBestPos = pBestPos(minIndex, :);
        gBestFitness = minFitness;
    end
    
    % 更新粒子速度和位置
    w = 0.8; % 惯性权重
    c1 = 2; % 学习因子1
    c2 = 2; % 学习因子2
    r1 = rand(popSize, dim);
    r2 = rand(popSize, dim);
    vel = w * vel + c1 * r1 .* (pBestPos - pos) + c2 * r2 .* (repmat(gBestPos, popSize, 1) - pos);
    pos = pos + vel;
    
    % 应用混沌映射
    pos = chaosMapping(pos);
end

% 输出结果
disp(['最优解向量：', num2str(gBestPos)]);
disp(['最优适应度值：', num2str(gBestFitness)]);

% 计算适应度函数（示例）
function fitness = calculateFitness(pos)
    % TODO: 根据具体问题定义适应度函数
    % 这里假设适应度函数为解向量各分量的平方和
    fitness = sum(pos.^2, 2);
end

% 混沌映射函数（示例）
function pos = chaosMapping(pos)
    % TODO: 根据具体问题选择合适的混沌映射函数
    % 这里假设使用Logistic混沌映射
    r = 3.9; % 控制参数
    x = pos(:, 1);
    y = pos(:, 2);
    for i = 1:length(x)
        for j = 1:100 % 迭代次数
            x(i) = r * x(i) * (1 - x(i));
            y(i) = r * y(i) * (1 - y(i));
        end
    end
    pos(:, 1) = x;
    pos(:, 2) = y;
end

希望以上代码能够帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。