基于变色龙算法的线性规划问题求解matlab程序

基于变色龙算法的线性规划问题求解matlab程序
1 变色龙算法

变色龙是爬行动物，是非常奇特的动物，它有适于树栖生活的种种特征和行为。避役的体长约15-25厘米，身体侧扁，背部有脊椎，头上的枕部有钝三角形突起。四肢很长，指和趾合并分为相对的两组，前肢前三指形成内组，四、五指形成外组；后肢一、二趾形成内组，奇特三趾形成外组，这样的特征非常适于握住树枝。它的尾巴长，能缠卷树枝。它有很长很灵敏的舌，伸出来要超过它的体长，舌尖上有腺体，能分泌大量粘液粘住昆虫。它一双眼睛十分奇特，眼帘很厚，呈环形，两只眼球突出，左右180度，上下左右转动自如，左右眼可以各自单独活动，不协调一致，这种现象在动物中是罕见的。双眼各自分工前后注视，既有利于捕食，又能及时发现后面的敌害。变色龙用长舌捕食是闪电式的，只需1/25秒便可以完成，而且它们的舌头的长度是自己身体的2倍。在树上一走一停的动作使天敌误以为是被风吹动的树叶。
变色龙算法（ＣＳＡ）是一种仿生算法，在数学上模拟并实现了变色龙狩猎的行为步骤，包括搜索食物，眼睛３６０°旋转追踪食物及使用自身舌头定位并抓住猎物的行为。变色龙算法可以很好的运用在实际问题当中并取得好的表现。ＳＡＩＤ等将ＣＳＡ用于经济负荷调度问题的优化，并与其他算法进行了比较，仿真显示ＣＳＡ计算结果更优。ＲＩＺＫ等设计了一种改进变色龙群算法，从而提取ＳＯＦＣ模型的可靠和精确参数。ＣＳＡ对各类问题具有很强的计算能力和适应力。

2 算例

3 程序求解结果

4 程序
1）主程序

%% 基于变色龙算法的线性规划问题求解clear
close all
clc
%% % Prepare the problem
dim = 3;
ub = 15*ones(1, dim);
lb = 0*ones(1, dim);
fobj = @Objfun;%% % CSA parameters
noP = 500;
maxIter = 50;
[bestFitness, bestPosition, CSAConvCurve] =Chameleon(noP,maxIter,lb,ub,dim,fobj);
disp(['最优解为：', num2str(bestFitness)]);
disp(['最优变量为：', num2str(bestPosition)]);

2）子程序


%% Chameleon Swarm Algorithm (CSA) source codes version 1.0
%
%  Developed in MATLAB R2018a
%
%  Author and programmer: Malik Braik
%
%         e-Mail: m_fjo@yahoo.com
%                 mbraik@bau.edu.au
%%   Main paper:
%   Malik Sh. Braik,
%   Chameleon Swarm Algorithm: A Bio-inspired Optimizer for Solving Engineering Design Problems
%   Expert Systems with Applications
%   DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114685
%____________________________________________________________________________________function [fmin0,gPosition,cg_curve]=Chameleon(searchAgents,iteMax,lb,ub,dim,fobj)%%%%* 1
if size(ub,2)==1ub=ones(1,dim)*ub;lb=ones(1,dim)*lb;
end% if size(ub,1)==1
%     ub=ones(dim,1)*ub;
%     lb=ones(dim,1)*lb;
% end%% Convergence curve
cg_curve=zeros(1,iteMax);
%
% f1 =  figure (1);
% set(gcf,'color','w');
% hold on
% xlabel('Iteration','interpreter','latex','FontName','Times','fontsize',10)
% ylabel('fitness value','interpreter','latex','FontName','Times','fontsize',10);
% grid;%% Initial populationchameleonPositions=initialization(searchAgents,dim,ub,lb);% Generation of initial solutions %% Evaluate the fitness of the initial populationfit=zeros(searchAgents,1);for i=1:searchAgentsfit(i,1)=fobj(chameleonPositions(i,:));
end%% Initalize the parameters of CSA
fitness=fit; % Initial fitness of the random positions[fmin0,index]=min(fit);chameleonBestPosition = chameleonPositions; % Best position initialization
gPosition = chameleonPositions(index,:); % initial global positionv=0.1*chameleonBestPosition;% initial velocityv0=0.0*v;%% Start CSA
% Main parameters of CSA
rho=1.0;
p1=2.0;
p2=2.0;
c1=2.0;
c2=1.80;
gamma=2.0;
alpha = 4.0;
beta=3.0; %% Start CSA
for t=1:iteMax
a = 2590*(1-exp(-log(t)));
omega=(1-(t/iteMax))^(rho*sqrt(t/iteMax)) ;
p1 = 2* exp(-2*(t/iteMax)^2);  %
p2 = 2/(1+exp((-t+iteMax/2)/100)) ;mu= gamma*exp(-(alpha*t/iteMax)^beta) ;ch=ceil(searchAgents*rand(1,searchAgents));
%% Update the position of CSA (Exploration)
for i=1:searchAgents  if rand>=0.1chameleonPositions(i,:)= chameleonPositions(i,:)+ p1*(chameleonBestPosition(ch(i),:)-chameleonPositions(i,:))*rand()+... + p2*(gPosition -chameleonPositions(i,:))*rand();else for j=1:dimchameleonPositions(i,j)=   gPosition(j)+mu*((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j))*sign(rand-0.50) ;end end
end       %% Rotation of the chameleons - Update the position of CSA (Exploitation)%%% Rotation 180 degrees in both direction or 180 in each direction
%  % [chameleonPositions] = rotation(chameleonPositions, searchAgents, dim);%%  % Chameleon velocity updates and find a food sourcefor i=1:searchAgentsv(i,:)= omega*v(i,:)+ p1*(chameleonBestPosition(i,:)-chameleonPositions(i,:))*rand +.... + p2*(gPosition-chameleonPositions(i,:))*rand;        chameleonPositions(i,:)=chameleonPositions(i,:)+(v(i,:).^2 - v0(i,:).^2)/(2*a);endv0=v;%% handling boundary violationsfor i=1:searchAgentsif chameleonPositions(i,:)<lbchameleonPositions(i,:)=lb;elseif chameleonPositions(i,:)>ubchameleonPositions(i,:)=ub;endend%% Relocation of chameleon positions (Randomization)
for i=1:searchAgentsub_=sign(chameleonPositions(i,:)-ub)>0;   lb_=sign(chameleonPositions(i,:)-lb)<0;chameleonPositions(i,:)=(chameleonPositions(i,:).*(~xor(lb_,ub_)))+ub.*ub_+lb.*lb_;  %%%%%*2fit(i,1)=fobj (chameleonPositions(i,:)) ;if fit(i)<fitness(i)chameleonBestPosition(i,:) = chameleonPositions(i,:); % Update the best positions  fitness(i)=fit(i); % Update the fitnessendend%% Evaluate the new positions[fmin,index]=min(fitness); % finding out the best positions  % Updating gPosition and best fitness
if fmin < fmin0gPosition = chameleonBestPosition(index,:); % Update the global best positionsfmin0 = fmin;
end%% Print the results
%   outmsg = ['Iteration# ', num2str(t) , '  Fitness= ' , num2str(fmin0)];
%   disp(outmsg);%% Visualize the resultscg_curve(t)=fmin0; % Best found value until iteration t%     if t>2
%      set(0, 'CurrentFigure', f1)
%
%         line([t-1 t], [cg_curve(t-1) cg_curve(t)],'Color','b');
%         title({'Convergence characteristic curve'},'interpreter','latex','FontName','Times','fontsize',12);
%         xlabel('Iteration');
%         ylabel('Best score obtained so far');
%         drawnow
%     end
endngPosition=find(fitness== min(fitness));
g_best=chameleonBestPosition(ngPosition(1),:);  % Solutin of the problem
fmin0 =fobj(g_best);end

。。。。。。略

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