1 简介









2 部分代码
%% Chameleon Swarm Algorithm (CSA) source codes version 1.0clearclose allclc%% % Prepare the problemSearchAgents_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 parametersnoP = 30;maxIter = 1000;[bestFitness, bestPosition, CSAConvCurve] =Chameleon(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);figure('Position',[269 240 660 290])%Draw search spacesubplot(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 spacesubplot(1,2,2);semilogy(CSAConvCurve,'Color','g','linewidth',2)hold ontitle('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');legend('CSA');axis tightgrid onbox 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。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
基于ChameleonSwarmAlgorithm的优化算法实现与仿真
本文介绍了一种名为Chameleon Swarm Algorithm (CSA)的智能优化算法,通过使用Matlab代码实现,针对特定的F11函数进行搜索。代码展示了种群初始化、参数设置、搜索过程和仿真结果,可用于工程优化问题。研究者分享了优化过程中的关键参数和技巧,并结合理论引用,探讨了变色龙算法在实际问题中的应用。
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