MATLAB的变色龙算法优化代码

变色龙算法（Chameleon Algorithm）是一种新兴的全局优化算法，能够有效地解决多种优化问题，包括非线性优化问题。MATLAB是一种非常适合进行科学计算和数据可视化的编程语言，可以方便地实现变色龙算法优化代码。

下面是一个基于MATLAB的变色龙算法优化代码的示例：

function [bestX, bestF] = chameleonAlgorithm(objFunc, dim, lb, ub, maxIter)

% objFunc: 目标函数句柄
% dim: 变量维度
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% maxIter: 最大迭代次数

% 参数设置
nPop = 50; % 种群大小
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 个体学习因子
c2 = 1.5; % 群体学习因子
alpha = 0.2; % 不确定性因子
beta = 0.2; % 局部搜索因子

% 初始化种群
popX = repmat(lb, nPop, 1) + rand(nPop, dim) .* repmat((ub - lb), nPop, 1);
popF = feval(objFunc, popX);

% 记录最优解
[bestF, bestIdx] = min(popF);
bestX = popX(bestIdx, :);

% 迭代优化过程
for i = 1:maxIter
    % 计算权重因子
    w = w - (w - 0.4) * i / maxIter;
    
    % 个体学习
    vel = rand(nPop, dim) .* vel + c1 * rand(nPop, dim) .* (pbestX - popX);
    popX = popX + vel;
    
    % 群体学习
    gbestX = repmat(bestX, nPop, 1);
    vel = w * vel + c2 * rand(nPop, dim) .* (gbestX - popX);
    popX = popX + vel;
    
    % 不确定性调整
    randX = repmat(lb, nPop, 1) + rand(nPop, dim) .* repmat((ub - lb), nPop, 1);
    randF = feval(objFunc, randX);
    for j = 1:nPop
        if randF(j) <= popF(j)
            popX(j, :) = randX(j, :);
            popF(j) = randF(j);
        end
    end
    
    % 局部搜索
    for j = 1:nPop
        lbj = max(lb, popX(j, :) - beta * (ub - lb));
        ubj = min(ub, popX(j, :) + beta * (ub - lb));
        randX = lbj + rand(1, dim) .* (ubj - lbj);
        randF = feval(objFunc, randX);
        if randF <= popF(j)
            popX(j, :) = randX;
            popF(j) = randF;
        end
    end
    
    % 更新个体最优解
    for j = 1:nPop
        if popF(j) < pbestF(j)
            pbestX(j, :) = popX(j, :);
            pbestF(j) = popF(j);
        end
    end
    
    % 更新全局最优解
    [minF, minIdx] = min(popF);
    if minF < bestF
        bestF = minF;
        bestX = popX(minIdx, :);
    end
end

这段代码实现了一个基本的变色龙算法优化框架，其中包括种群初始化、权重因子计算、个体学习、群体学习、不确定性调整和局部搜索等步骤。可以根据具体问题进行参数调整和算法优化。