基于MATLAB的变色龙优化算法的代码
时间: 2024-05-13 16:15:08 浏览: 7
以下是基于MATLAB的变色龙优化算法的代码:
```matlab
% 初始化种群
function pop = initChameleonPop(popSize, dim, lb, ub)
pop = repmat(lb, popSize, dim) + rand(popSize, dim) .* repmat((ub-lb), popSize, 1);
end
% 计算适应度函数值
function fit = fitFunc(x)
% 这里是一个示例函数,可以根据具体问题进行修改
fit = sum(x.^2);
end
% 变色龙优化算法主函数
function [bestSol, bestFit] = chameleonOptimization(popSize, maxIter, dim, lb, ub)
% 初始化
pop = initChameleonPop(popSize, dim, lb, ub);
fit = fitFunc(pop);
[bestFit, bestIdx] = min(fit);
bestSol = pop(bestIdx, :);
% 开始迭代
for iter = 1:maxIter
% 随机选择一个个体作为参考个体
refIdx = randi(popSize);
% 计算每个个体到参考个体的距离
dist = pdist2(pop, pop(refIdx, :));
% 计算每个个体的适应度权重
w = exp(-dist);
% 计算每个个体的移动方向
dir = repmat(bestSol, popSize, 1) - pop;
dir = dir ./ repmat(sqrt(sum(dir.^2, 2)), 1, dim);
% 计算每个个体的移动步长
step = w .* dir;
step = sum(step, 1);
% 更新种群
pop = pop + repmat(step, popSize, 1);
pop(pop < lb) = lb(pop < lb);
pop(pop > ub) = ub(pop > ub);
% 计算适应度函数值
fit = fitFunc(pop);
% 更新最优解
[tmpFit, tmpIdx] = min(fit);
if tmpFit < bestFit
bestFit = tmpFit;
bestSol = pop(tmpIdx, :);
end
end
end
```
其中,`initChameleonPop`函数用于初始化种群,`fitFunc`函数用于计算适应度函数值,`chameleonOptimization`函数是变色龙优化算法的主函数。在主函数中,首先初始化种群,然后进行迭代。每次迭代中,随机选择一个个体作为参考个体,计算每个个体到参考个体的距离,并根据距离计算每个个体的适应度权重。然后计算每个个体的移动方向和移动步长,并更新种群和最优解。