基于MATLAB的变色龙优化算法的代码

以下是基于MATLAB的变色龙优化算法的代码示例：

% 变色龙优化算法
function [bestSolution, bestFitness] = chameleonOptimization(fitnessFunc, dim, lb, ub, maxIter, popSize)

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

% 初始化最佳解和最佳适应度
[bestFitness, bestIndex] = min(fitness);
bestSolution = pop(bestIndex, :);

% 主循环
for iter = 1 : maxIter
    % 计算平均适应度
    avgFitness = mean(fitness);
    % 更新每个个体的位置和速度
    for i = 1 : popSize
        % 计算个体i的相对适应度
        relFitness = abs(fitness - avgFitness) ./ abs(bestFitness - avgFitness);
        % 计算个体i的位置变化量
        delta = rand * (bestSolution - pop(i, :)) .* relFitness(i);
        % 更新个体i的位置
        pop(i, :) = pop(i, :) + delta;
        % 边界处理
        pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
        pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
        % 计算个体i的适应度
        fitness(i) = feval(fitnessFunc, pop(i, :));
        % 更新最佳解和最佳适应度
        if fitness(i) < bestFitness
            bestFitness = fitness(i);
            bestSolution = pop(i, :);
        end
    end
end
end

其中，`fitnessFunc` 是适应度函数句柄，`dim` 是每个个体的维度，`lb` 和 `ub` 是每个维度的上下界，`maxIter` 是最大迭代次数，`popSize` 是种群大小。在函数中，首先初始化种群，然后进入主循环。在每次迭代中，计算种群的平均适应度，然后根据每个个体的相对适应度和最优解的位置更新个体的位置，边界处理后计算每个个体的适应度，同时更新最优解和最佳适应度。最后返回最优解和最佳适应度。