【变色龙算法】基于变色龙算法求解单目标优化问题（CSA）含Matlab源码

1 简介

2 部分代码

%% Chameleon Swarm Algorithm (CSA) source codes version 1.0
clear
close all
clc
%% % Prepare the problem
SearchAgents_no=30; % Number of search agents 种群数量
Function_name='F11'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数
Max_iteration=1000; % Maximum numbef of iterations 设定最大迭代次数
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);  %设定边界以及优化函数
%% % CSA parameters
noP = 30;
maxIter = 1000;
[bestFitness, bestPosition, CSAConvCurve] =Chameleon(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
figure('Position',[269   240   660   290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
semilogy(CSAConvCurve,'Color','g','linewidth',2)
hold on
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
legend('CSA');
axis tight
grid on
box on

3 仿真结果

4 参考文献

[1]姚鹏, 冯超. 基于变色龙算法的工程优化应用[C]// 0.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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