MATLAB的变色龙算法优化代码 实例

以下是MATLAB中使用变色龙算法进行优化的示例代码：

% 目标函数
function y = objfun(x)
    y = x^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10;
end

% 变色龙算法优化函数
function [xopt, fopt] = cham_opt(n, objfun, lb, ub, maxiter, alpha, sigma)
    % n: 变量数
    % objfun: 目标函数句柄
    % lb: 变量下限
    % ub: 变量上限
    % maxiter: 迭代次数
    % alpha: 步长因子
    % sigma: 颜色扩散因子
    
    % 初始化种群
    x = unifrnd(lb, ub, n, 1);
    fx = objfun(x);
    
    % 迭代优化
    for iter = 1:maxiter
        % 计算中心点
        xc = mean(x);
        fxc = objfun(xc);
        
        % 计算颜色扩散因子
        deltaf = fx - fxc;
        sigmai = sigma * (max(deltaf) - min(deltaf));
        
        % 随机选取中心点周围的两个个体
        idx = randperm(n, 2);
        x1 = x(:, idx(1));
        x2 = x(:, idx(2));
        
        % 计算新个体
        d = x2 - x1;
        xnew = xc + alpha * d + sigmai * randn(n, 1);
        xnew = max(min(xnew, ub), lb); % 确保在范围内
        fxnew = objfun(xnew);
        
        % 更新种群
        [worstval, worstidx] = max(fx);
        if fxnew < worstval
            x(:, worstidx) = xnew;
            fx(worstidx) = fxnew;
        end
        
        % 输出当前最优解
        [fopt, optidx] = min(fx);
        xopt = x(:, optidx);
        fprintf('Iteration %d: fopt = %f\n', iter, fopt);
    end
end

% 调用变色龙算法优化函数
n = 1; % 变量数
lb = -5; % 变量下限
ub = 5; % 变量上限
maxiter = 100; % 迭代次数
alpha = 0.1; % 步长因子
sigma = 0.1; % 颜色扩散因子
[xopt, fopt] = cham_opt(n, @objfun, lb, ub, maxiter, alpha, sigma);

在此示例中，我们定义了一个目标函数 `objfun`，它是一个一元函数。我们还定义了一个变色龙算法优化函数 `cham_opt`，它接受一些参数，如变量数、变量下限和上限、迭代次数、步长因子和颜色扩散因子。在 `cham_opt` 函数中，我们使用变色龙算法迭代优化，计算中心点、颜色扩散因子和新个体，并更新种群。最后，我们使用 `cham_opt` 函数来优化目标函数，并输出最优解。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需要修改代码来适应更复杂的问题。