MATLAB变色龙优化算法代码

以下是MATLAB实现的变色龙优化算法代码：

function [bestSolution, bestCost] = chameleonOptimization(nVar, costFunction, lb, ub, maxGen, nPop, beta, gamma, alpha)
% nVar: 变量个数
% costFunction: 代价函数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% maxGen: 最大迭代次数
% nPop: 种群大小
% beta: 种群更新速率
% gamma: 个体更新速率
% alpha: 搜索速率

% 初始化
pop = repmat(struct('position', [], 'cost', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
    pop(i).position = unifrnd(lb, ub, 1, nVar);
    pop(i).cost = costFunction(pop(i).position);
end

% 排序种群
[~, sortIndex] = sort([pop.cost]);
pop = pop(sortIndex);

% 记录最好的解
bestSolution = pop(1).position;
bestCost = pop(1).cost;

% 迭代
for gen = 1:maxGen
    % 更新速率
    beta = beta * exp(gamma * gen);
    
    % 种群更新
    for i = 1:nPop
        % 计算变色龙的位置和方向
        xChameleon = pop(i).position;
        d = randn(1, nVar);
        
        % 随机选择另一个变色龙
        j = randi([1, nPop], 1);
        xNeighbor = pop(j).position;
        
        % 个体更新
        xNew = xChameleon + beta * (xNeighbor - xChameleon) + alpha * d;
        xNew = max(xNew, lb);
        xNew = min(xNew, ub);
        costNew = costFunction(xNew);
        
        % 更新种群
        if costNew < pop(i).cost
            pop(i).position = xNew;
            pop(i).cost = costNew;
            
            % 更新最好的解
            if pop(i).cost < bestCost
                bestSolution = pop(i).position;
                bestCost = pop(i).cost;
            end
        end
    end
    
    % 排序种群
    [~, sortIndex] = sort([pop.cost]);
    pop = pop(sortIndex);
    
    % 显示迭代过程
    disp(['Generation ' num2str(gen) ': Best Cost = ' num2str(bestCost)]);
end

其中，变色龙优化算法的核心部分是种群更新的过程，该过程包括个体更新和种群排序。个体更新时，每个变色龙的位置会受到当前种群中随机选择的另一个变色龙位置的影响，同时也会引入一个随机方向。种群排序时，根据代价函数对种群中的变色龙进行排序，以便于更新最好的解。