基于MATLAB的变色龙优化算法代码

以下是基于MATLAB的变色龙优化算法的代码：

% 变色龙优化算法
% 适用于连续优化问题

% 参数设置
pop_size = 50; % 种群大小
max_iter = 100; % 最大迭代次数
dim = 10; % 变量维度
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
alpha = 0.5; % 变异因子
beta = 0.5; % 向量比较因子
gamma = 0.1; % 步长因子
delta = 0.1; % 位置变异因子

% 初始化种群
pop = lb + (ub - lb) * rand(pop_size, dim);

% 计算适应度
fit = zeros(pop_size, 1);
for i = 1:pop_size
    fit(i) = fitness(pop(i, :));
end

% 迭代优化
for t = 1:max_iter
    % 变异
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择两个不同的个体
        p1 = randi(pop_size);
        while p1 == i
            p1 = randi(pop_size);
        end
        p2 = randi(pop_size);
        while p2 == i || p2 == p1
            p2 = randi(pop_size);
        end
        % 计算变异向量
        v = pop(p1, :) - pop(p2, :);
        % 更新个体位置
        pop(i, :) = pop(i, :) + alpha * (pop(i, :) - pop(i, :)) + beta * v;
    end
    % 位置变异
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择一个变异维度
        d = randi(dim);
        % 计算变异值
        delta_x = delta * (ub - lb) * randn;
        % 更新个体位置
        pop(i, d) = pop(i, d) + delta_x;
    end
    % 步长变异
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择一个变异维度
        d = randi(dim);
        % 计算步长
        h = gamma * (ub - lb);
        % 更新个体位置
        pop(i, d) = pop(i, d) + h * randn;
    end
    % 修正位置
    pop(pop < lb) = lb;
    pop(pop > ub) = ub;
    % 计算适应度
    for i = 1:pop_size
        fit(i) = fitness(pop(i, :));
    end
    % 更新最优解
    [best_fit, best_idx] = min(fit);
    best_sol = pop(best_idx, :);
    % 显示当前迭代结果
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', t, best_fit);
end

% 适应度函数
function y = fitness(x)
    y = sum(x.^2);
end

在这个代码中，fitness函数是适应度函数，用于评估个体的适应度。在变异、位置变异和步长变异操作中，采用了随机选择维度的方法，以增加算法的随机性。最后，修正位置操作用于确保个体位置在变量范围内。