混沌粒子群优化算法matlab代码

混沌粒子群优化算法是一种基于混沌理论和粒子群优化算法的智能优化算法。下面是使用MATLAB实现混沌粒子群优化算法的简单代码：

function [gbest]=chaotic_pso()
% 初始化参数
n = 30; % 粒子个数
d = 10; % 粒子维度
max_iter = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 加速因子1
c2 = 2; % 加速因子2
w_max = 0.9; % 惯性权重上限
w_min = 0.4; % 惯性权重下限
gbest = zeros(1, d); % 全局最优解

% 初始化粒子位置和速度
x = rand(n, d); % 随机生成粒子位置
v = zeros(n, d); % 初始化粒子速度

% 初始化混沌序列
chaotic_seq = chaotic_sequence(n, max_iter); 

% 迭代更新
for iter = 1:max_iter
    w = w_max - (w_max - w_min) * iter / max_iter; % 根据迭代次数动态计算惯性权重
    for i = 1:n
        % 更新速度
        v(i, :) = w * v(i, :) + c1 * rand(1, d) .* (gbest - x(i, :)) + c2 * rand(1, d) .* (gbest - x(i, :));
        % 更新位置
        x(i, :) = x(i, :) + v(i, :);
        
        % 边界处理
        x(i, x(i, :) > 1) = 1;
        x(i, x(i, :) < 0) = 0;
        
        % 计算适应值
        fitness = evaluate_fitness(x(i, :));
        
        % 更新个体最优解
        if fitness < evaluate_fitness(gbest)
            gbest = x(i, :);
        end
    end
end

% 定义适应值函数
function [fitness] = evaluate_fitness(x)
    % 适应值函数的具体实现，根据具体问题而定
    fitness = sum(x.^2);
end

% 定义混沌序列生成函数
function [seq] = chaotic_sequence(n, iter)
    seq = zeros(n, iter);
    r = rand(1, n);
    for i = 1:iter
        r = 3.9 * r.*(1 - r); % 混沌映射公式
        seq(:, i) = r';
    end
end

end

以上是一个简单的混沌粒子群优化算法的MATLAB实现示例。具体的适应值函数和混沌映射公式需要根据实际问题进行定义。