cso纵横交叉优化算法，matlab代码

CSO (Cross-Entropy Search with Optimization) 算法是一种全局优化算法，它结合了遗传算法和粒子群优化的特点。该算法基于信息论中的交叉熵原理，通过迭代调整粒子的位置和速度，搜索函数空间中的最优解。这种方法通常用于求解复杂非线性优化问题。

以下是使用 MATLAB 实现 CSE 搜索算法的一个简化版伪代码示例：

function [x_opt, f_opt] = csO(C, x0, options)
% C - 目标函数
% x0 - 初始解
% options - 可选参数，如迭代次数、学习因子等

% 初始化参数
pop_size = options.popSize;
max_iter = options.maxIter;
eta = options.learningRate;

% 初始化粒子集合和适应度值
particles = repmat(x0, pop_size, 1);
fitness = zeros(pop_size, 1);

for iter = 1:max_iter
    % 计算当前粒子的适应度
    fitness = C(particles);

    % 更新交叉熵权重
    w = exp(-fitness / options.temperature); % 转换为概率分布
    w = w / sum(w); % 归一化

    % 交叉操作
    for i = 1:pop_size
        r1 = randi(size(particles));
        r2 = randi(size(particles));
        particles(i,:) = particles(r1,:) .* w(r2,:) + particles(r2,:) .* (1 - w(r2,:));
    end
    
    % 自然选择
    idx = rank(fitness, 'descend'); % 由适应度决定排名
    particles = particles(idx(1:pop_size:end), :); % 保留部分最好的粒子

    % 更新速度和位置
    velocities = eta * (particles - particles(:,ones(1,pop_size-1))) + ...
                (1-eta) * velocities; % 动量更新
    particles = particles + velocities; % 移动到新位置，避免越界处理

    % 存储最佳解
    if fitness(iter) < f_opt
        f_opt = fitness(iter);
        x_opt = particles(iter,:);
    end
end

请注意，这只是一个简化的版本，实际应用中你可能需要添加边界检查、初始化策略和其他细节。对于具体的使用，你需要查看相关的文献和参考资料，因为完整的 CSO 实现可能会包含更多步骤和技术细节。