混沌游戏优化（CGO）是一种全局优化算法，基于混沌理论。本文介绍如何用Matlab实现CGO，并通过求解函数f(x, y) = x^2 + y^2的最小值问题进行演示。算法包括初始化种群、计算适应度、选择、变异、交叉和更新种群等步骤。通过迭代优化，最终找到最优解。"
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混沌游戏优化（Chaotic Game Optimization，CGO）是一种基于混沌理论的全局优化算法。该算法通过模拟混沌系统的行为，利用混沌的随机性和非线性特性，在搜索空间中寻找最优解。在本文中，我们将使用Matlab实现混沌游戏优化算法，并通过一个示例问题来演示其应用。
首先，让我们定义混沌游戏优化算法的基本步骤：
- 初始化种群：生成初始解的种群，包含多个个体。
- 计算适应度：根据目标函数计算每个个体的适应度值。
- 选择操作：根据适应度值选择个体，用于后续的变异和交叉操作。
- 变异操作：对选择的个体进行变异操作，生成新的解。
- 交叉操作：根据一定的概率对变异后的个体进行交叉操作，生成新的解。
- 更新种群：根据新的解更新种群。
- 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。
- 输出结果：输出最优解及其对应的目标函数值。
接下来，我们将使用一个简单的示例问题来说明混沌游戏优化算法的实现。假设我们要在二维平面上寻找函数f(x, y) = x^2 + y^2 的最小值，其中x和y的取值范围分别为[-5, 5]。我们将使用混沌游戏优化算法来解决这个问题。
以下是使用Matlab实现混沌游戏优化算法的源代码：
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