MATLAB的变色龙群优化算法代码
时间: 2023-07-05 21:14:07 浏览: 55
以下是MATLAB的变色龙群优化算法的代码示例:
```matlab
% 初始化参数
nPop = 50; % 种群大小
nVar = 10; % 变量个数
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
w = 0.5; % 惯性权重
c1 = 1; % 个体学习因子
c2 = 2; % 群体学习因子
alpha = 0.1; % 变异系数
beta = 0.5; % 缩放系数
% 初始化种群
pop = repmat(struct('x', [], 'v', [], 'f', []), nPop, 1);
for i = 1:nPop
pop(i).x = rand(1, nVar);
pop(i).v = rand(1, nVar);
pop(i).f = fitness(pop(i).x);
end
% 初始化全局最优解
BestSol = pop(1);
for i = 2:nPop
if pop(i).f < BestSol.f
BestSol = pop(i);
end
end
% 迭代寻优
for it = 1:MaxIt
% 更新速度和位置
for i = 1:nPop
pop(i).v = w * pop(i).v + c1 * rand(1, nVar) .* (pop(i).Best.x - pop(i).x) + c2 * rand(1, nVar) .* (BestSol.x - pop(i).x);
pop(i).x = pop(i).x + pop(i).v;
% 变异操作
for j = 1:nVar
if rand() < alpha
pop(i).x(j) = BestSol.x(j) + beta * randn();
end
end
% 限制变量范围
pop(i).x = max(pop(i).x, 0);
pop(i).x = min(pop(i).x, 1);
% 计算适应度值
pop(i).f = fitness(pop(i).x);
% 更新个体最优解
if pop(i).f < pop(i).Best.f
pop(i).Best = pop(i);
end
% 更新全局最优解
if pop(i).f < BestSol.f
BestSol = pop(i);
end
end
% 输出结果
disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestSol.f)]);
end
% 适应度函数
function f = fitness(x)
f = sum(x.^2);
end
```
在该代码中,变量`nPop`表示种群大小,`nVar`表示变量个数,`MaxIt`表示最大迭代次数。算法的参数包括惯性权重`w`、个体学习因子`c1`、群体学习因子`c2`、变异系数`alpha`和缩放系数`beta`。其中,`fitness`函数表示适应度函数,用于计算个体的适应度值。
在迭代过程中,首先进行速度和位置的更新操作,然后进行变异操作和限制变量范围操作。接着计算适应度值,并更新个体最优解和全局最优解。最后输出结果。