基于混沌引力搜索算法求解单目标问题附MATLAB代码

基于混沌引力搜索算法求解单目标问题附MATLAB代码

混沌引力搜索算法（Chaotic Gravitational Search Algorithm, CGSA）是一种基于物理引力和混沌理论的优化算法，用于求解单目标问题。本文将介绍CGSA的原理，并提供MATLAB代码示例。

算法原理：

1. 初始化：

   • 设定混沌系统的参数（例如，混沌映射函数、初始条件等）。
   • 初始化种群数量、搜索空间范围等算法参数。
   • 随机生成初始种群。

2. 混沌引力计算：

   • 计算每个个体的适应度值。
   • 根据个体适应度值计算每个个体的质量。
   • 使用混沌映射函数生成随机序列。
   • 根据质量和随机序列更新每个个体的位置。

3. 引力计算：

   • 根据个体位置计算每个个体之间的距离和引力。
   • 根据引力更新每个个体的速度和位置。

4. 更新最优解：

   • 根据适应度值比较当前最优解与个体的适应度值。
   • 更新最优解。

5. 终止条件判断：

   • 判断是否达到终止条件（例如达到最大迭代次数或收敛性要求）。
   • 如果满足终止条件，则输出最优解；否则返回第2步进行迭代。