混沌粒子群算法 matlab

混沌粒子群算法（Chaotic Particle Swarm Optimization，CPSO）是基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的一种优化算法。CPSO是通过引入混沌映射来增强PSO的全局搜索能力和收敛速度的。Matlab是一种常用的科学计算软件，也可以用来实现CPSO算法。

以下是一个简单的用Matlab实现CPSO算法的示例代码：

function [gbest,gbestval]=CPSO(fhd,nvar,xmin,xmax,Max_Gen,Np)
% fhd: 适应度函数句柄
% nvar: 变量个数
% xmin: 变量下限
% xmax: 变量上限
% Max_Gen: 迭代次数
% Np: 粒子个数

% 初始化粒子位置和速度
x=repmat(xmin,Np,nvar)+(repmat(xmax,Np,nvar)-repmat(xmin,Np,nvar)).*rand(Np,nvar);
v=zeros(Np,nvar);

% 初始化全局最优位置和适应度值
pbest=x;
pbestval=feval(fhd,x);
[gbestval,idx]=min(pbestval);
gbest=pbest(idx,:);

% CPSO算法主体
for i=1:Max_Gen
    % 更新速度和位置
    r=rand(Np,nvar);
    alpha=0.7;
    beta=1.5;
    gamma=0.999;
    v=alpha*v+beta*r.*(pbest-x)+gamma*r.*(repmat(gbest,Np,1)-x);
    x=x+v;

    % 处理越界情况
    x(x<xmin)=xmin;
    x(x>xmax)=xmax;

    % 更新个体最优位置和全局最优位置
    pbestval_new=feval(fhd,pbest);
    idx=pbestval_new<pbestval;
    pbest(idx,:)=x(idx,:);
    pbestval(idx)=pbestval_new(idx);
    [gbestval_new,idx]=min(pbestval);
    gbest=pbest(idx,:);

    % 输出结果
    fprintf('Generation=%d, BestFitnessValue=%g\n',i,gbestval);
end

在这个示例代码中，我们通过引入三个随机变量alpha、beta和gamma，来控制算法的收敛速度和全局搜索能力。其中alpha是惯性权重，beta是自我学习因子，gamma是社会学习因子。我们还用rand函数生成了一个随机矩阵r来增加算法的随机性。在每次迭代过程中，我们还对粒子的位置进行了越界处理，以保证算法的正确性。