粒子群优化算法与混沌搜索协同优化算法 Matlab 实现

粒子群优化算法与混沌搜索协同优化算法 Matlab 实现

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和混沌搜索协同优化算法（Chaotic Search Cooperative Optimization, CSCO）是两种常用的启发式优化算法。它们在解决复杂问题和全局优化方面表现出色。本文将介绍如何使用 Matlab 实现这两种算法，并提供相应的源代码。

一、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）

粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。在 PSO 中，问题的解被表示为一个粒子的位置，每个粒子根据自身的历史最优解和全局最优解进行位置调整，以找到最优解。

以下是使用 Matlab 实现 PSO 算法的示例代码：

function [gbest, gbest_value] = pso