混沌自适应量子萤火虫算法matlab代码

混沌自适应量子萤火虫算法是一种用于全局优化问题的算法，它结合了混沌、自适应和量子的特性，能够有效地解决许多实际问题。

关于混沌自适应量子萤火虫算法的Matlab代码，可以在网上找到许多实现。以下是一份简单的代码示例：

function [x,fval]=CHAQFA(fun,lb,ub,n,m,maxIter)

%参数设置
alpha=0.8; %alpha参数
beta0=2; %beta0参数
gamma=1; %gamma参数
delta=0.95; %delta参数
epsilon=0.1; %epsilon参数

%初始化萤火虫
for i=1:n
    x(i,:)=lb+(ub-lb).*rand(1,m); %随机初始化位置
    f(i)=feval(fun,x(i,:)); %计算适应值
end

%迭代优化
iter=0;
while iter<maxIter
    %计算萤火虫间的距离和亮度差
    for i=1:n
        for j=1:n
            r=sqrt(sum((x(i,:)-x(j,:)).^2)); %计算欧式距离
            if f(i)<f(j) %如果当前萤火虫的适应值更好
                beta(i,j)=beta0*exp(-gamma*r.^2); %计算吸引度
                move(i,:)=alpha*(rand(1,m)-0.5)+beta(i,j).*(x(j,:)-x(i,:)); %计算移动距离
                x(i,:)=x(i,:)+move(i,:); %更新位置
                x(i,:)=max(x(i,:),lb); %限制位置在lb和ub之间
                x(i,:)=min(x(i,:),ub);
                f(i)=feval(fun,x(i,:)); %计算新的适应值
            end
        end
    end
    
    %更新alpha和beta0
    alpha=alpha*delta;
    beta0=beta0*(1-epsilon);
    
    iter=iter+1; %迭代次数加1
end

%返回最优解和最优适应值
[fval,idx]=min(f);
x=x(idx,:);

以上是一个简单的混沌自适应量子萤火虫算法的Matlab实现示例，供您参考。如果您需要更详细的实现代码或者其他相关问题，请随时提出。