智能优化算法加柯西变异matlab

智能优化算法是一种基于自然进化和人工智能的计算方法，可以应用于解决很多实际问题。其中，柯西变异是一种变异操作，常用于差分进化算法中，用于产生新的候选解。在Matlab中，可以使用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法，并结合柯西变异来改进算法性能。

以下是一个使用柯西变异的遗传算法的Matlab代码示例：

%% 遗传算法 + 柯西变异优化
clc, clear all, close all;
%% 设定参数
N = 50; % 种群数量
D = 10; % 变量数量
G = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
lb = -10; % 变量下限
ub = 10; % 变量上限
%% 初始化种群
pop = repmat(lb, N, D) + rand(N, D) .* repmat((ub-lb), N, D);
best = inf; % 最佳适应度
best_x = zeros(1, D); % 最佳解
fitness = zeros(N, 1); % 适应度
for i=1:N
    fitness(i) = rastrigin(pop(i,:));
    if fitness(i) < best
        best = fitness(i);
        best_x = pop(i,:);
    end
end
%% 迭代
for g=1:G
    % 选择
    idx = randsample(N, N, true, fitness./sum(fitness));
    pop_sel = pop(idx,:);
    % 交叉
    pop_cross = pop_sel;
    for i=1:N/2
        if rand < pc
            p1 = pop_sel(i*2-1,:);
            p2 = pop_sel(i*2,:);
            c1 = p1; c2 = p2;
            pos = randi([1 D-1]);
            c1(pos+1:end) = p2(pos+1:end);
            c2(pos+1:end) = p1(pos+1:end);
            pop_cross(i*2-1,:) = c1;
            pop_cross(i*2,:) = c2;
        end
    end
    % 变异
    pop_new = pop_cross;
    for i=1:N
        if rand < pm
            p = pop_cross(i,:);
            pos = randi([1 D]);
            p_new = p;
            p_new(pos) = cauchy(p(pos), 0.1*(ub-lb));
            if p_new(pos) > ub
                p_new(pos) = ub;
            elseif p_new(pos) < lb
                p_new(pos) = lb;
            end
            pop_new(i,:) = p_new;
        end
    end
    % 更新最佳解
    for i=1:N
        fitness(i) = rastrigin(pop_new(i,:));
        if fitness(i) < best
            best = fitness(i);
            best_x = pop_new(i,:);
        end
    end
    % 更新种群
    pop = pop_new;
end
%% 输出结果
disp(['Best fitness: ', num2str(best)]);
disp(['Best solution: ', mat2str(best_x)]);

该代码实现了一个求解Rastrigin函数最小化问题的遗传算法，其中使用了柯西变异来增加种群的多样性，提高算法的全局搜索能力。在实际应用中，可以根据具体问题选择不同的智能优化算法和变异操作，以获得更好的性能表现。