MATLAB的变色龙算法优化代码

变色龙算法（Chameleon Algorithm）是一种基于模拟生物行为的优化算法，可以用来求解多目标优化问题，具有全局搜索能力和良好的收敛性。下面是MATLAB的变色龙算法优化代码示例：

function [bestx,besty] = chameleon(func,x0,y0,N)
% func: 目标函数句柄，x0和y0为初始解，N为种群规模
% bestx和besty为最优解

% 初始化
x = x0 + rand(1,N);
y = y0 + rand(1,N);
fitness = feval(func,x,y);
bestfit = min(fitness);
bestx = x(find(fitness==bestfit,1));
besty = y(find(fitness==bestfit,1));
tmax = 100; % 迭代次数

% 进化过程
for t = 1:tmax
    for i = 1:N
        % 色素变异
        dx = 2*rand-1;
        dy = 2*rand-1;
        x(i) = x(i) + dx;
        y(i) = y(i) + dy;
        % 边界处理
        if x(i) < -10
            x(i) = -10;
        elseif x(i) > 10
            x(i) = 10;
        end
        if y(i) < -10
            y(i) = -10;
        elseif y(i) > 10
            y(i) = 10;
        end
        % 选择
        fnew = feval(func,x(i),y(i));
        if fnew < fitness(i)
            fitness(i) = fnew;
            if fnew < bestfit
                bestfit = fnew;
                bestx = x(i);
                besty = y(i);
            end
        else
            % 色素融合
            d = sqrt((x(i)-bestx)^2 + (y(i)-besty)^2);
            if d > 0.1
                x(i) = (x(i) + bestx)/2;
                y(i) = (y(i) + besty)/2;
            end
        end
    end
end
end

在使用时，需要定义一个多目标优化函数，并将其作为句柄传入chameleon函数中，例如：

function f = multiobj(x,y)
f(1) = x^2 + y^2;
f(2) = (x-1)^2 + (y-1)^2;
end

N = 50;
x0 = 0;
y0 = 0;
[bestx,besty] = chameleon(@multiobj,x0,y0,N);

这段代码实现了在二维平面上求解两个目标函数的最小值，种群规模为50。