多目标优化算法：多目标变色龙群优化算法MOCSA（提供MATLAB源码）
变色龙简介：
变色龙，是非常奇特的爬行动物，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，其他三趾形成外组，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。人们一贯认为它舌尖上有腺体，能够分泌粘液粘住昆虫，但事实上，变色龙捕猎时主要靠舌尖产生的强大吸力吸住猎物 。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。
变色龙群优化算法（CSA）：
变色龙群算法(Chameleon Swarm Algorithm,CSA)。该算法由Malik 于2021年提出，主要模拟了变色龙在树木、沙漠和沼泽附近寻找食物时动态行为。该算法对变色龙寻找食物的行为步骤进行数学建模和实现，其中包括将眼睛旋转近360度进行猎物定位、用高速发射的粘性舌头捕获猎物。算法原理如下：
参考文献：Chameleon Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for solving
engineering design problems
多目标变色龙群优化算法（MOCSA）：
将变色龙群的优良更新策略融入到多目标优化算法框架中，得到多目标变色龙群优化算法（MOCSA），并将其在9个测试函数（ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3）上实验。实验结果如下：
ZDT1：
ZDT3：
ZDT4：
Kursawe：
Viennet2：
Viennet3：
多目标变色龙群算法在多目标问题上效果极佳，在ZDT数据集上均能快速有效找到Pareto前沿，并且在三目标问题上也表现出色，MOCSA在多目标问题上具有一定的竞争力，潜力十足。（参考代码见评论区）
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