MATLAB的变色龙优化算法代码

以下是MATLAB的变色龙优化算法的基本代码：

function [bestSolution, bestFitness, convergenceCurve] = chameloenOptimization(fitnessFunc, nVar, lb, ub, maxIter, nPop, alpha, beta, gamma)

% 初始化种群
pop = createPopulation(nPop, nVar, lb, ub);

% 初始化最优解和最优适应度
bestSolution = zeros(1, nVar);
bestFitness = inf;

% 记录每一代的最优适应度
convergenceCurve = zeros(1, maxIter);

% 开始迭代
for iter = 1:maxIter
    
    % 计算每个个体的适应度值
    fitness = arrayfun(fitnessFunc, pop);
    
    % 更新最优解和最优适应度
    [minFitness, minIndex] = min(fitness);
    if minFitness < bestFitness
        bestFitness = minFitness;
        bestSolution = pop(minIndex, :);
    end
    
    % 记录每一代的最优适应度
    convergenceCurve(iter) = bestFitness;
    
    % 更新种群
    for i = 1:nPop
        
        % 选择三个不同的个体
        randIndex = randperm(nPop, 3);
        x1 = pop(randIndex(1), :);
        x2 = pop(randIndex(2), :);
        x3 = pop(randIndex(3), :);
        
        % 变异操作
        v = x1 + alpha * (x2 - x3);
        
        % 边界处理
        v = max(v, lb);
        v = min(v, ub);
        
        % 随机选择一个个体进行交叉操作
        randIndex = randperm(nPop, 1);
        u = pop(randIndex, :);
        for j = 1:nVar
            if rand() < beta || j == gamma
                u(j) = v(j);
            end
        end
        
        % 更新种群
        pop(i, :) = u;
        
    end
    
end

end

function pop = createPopulation(nPop, nVar, lb, ub)
pop = repmat(lb, nPop, 1) + rand(nPop, nVar) .* repmat((ub - lb), nPop, 1);
end

其中，fitnessFunc是用于计算个体适应度的函数句柄，nVar是变量个数，lb和ub是变量的下界和上界，maxIter是最大迭代次数，nPop是种群大小，alpha、beta和gamma是算法的三个参数。函数返回最优解bestSolution、最优适应度bestFitness和收敛曲线convergenceCurve。