【优化算法】混沌游戏优化（CGO）【含Matlab源码 1010期】

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二、部分源代码


clc;clear all;
%% 获取所需的问题信息
ObjFuncName = @(x) Sphere(x); % @YourCostFunction ;
Var_Number = 10 ; % 变量数；
LB = -10 *ones(1,Var_Number) ;  % 变量的下界；
UB = 10 *ones(1,Var_Number) ;  % 变量的上限；
%% 获取所需的算法参数
MaxIter = 400 ; % 最大世代数；
Seed_Number = 20 ; % 初始合格积分的最大数量；
%% 输出：
% BestSeed（最佳解决方案）
% BestFitness（最终最佳健身）
% Conv_History（收敛历史曲线）
%% 初始化
for i=1:Seed_Number   % 初始化初始合格点的位置Seed(i,:)=unifrnd(LB,UB);% 初始化初始合格点的适应度Fun_eval(i,:)=feval(ObjFuncName,Seed(i,:));
end
%% CGO的搜索过程
for Iter=1:MaxIterfor i=1:Seed_Number% 更新最好的种子[~,idbest]=min(Fun_eval);BestSeed=Seed(idbest,:);%% 生成新的解决方案% 随机数I=randi([1,2],1,12); % Beta 和 GammaIr=randi([0,1],1,5);% 随机组RandGroupNumber=randperm(Seed_Number,1);RandGroup=randperm(Seed_Number,RandGroupNumber);% 随机组平均值MeanGroup=mean(Seed(RandGroup,:)).*(length(RandGroup)~=1)...+Seed(RandGroup(1,1),:)*(length(RandGroup)==1);   % 新种子Alfa(1,:)=rand(1,Var_Number);Alfa(2,:)= 2*rand(1,Var_Number)-1;Alfa(3,:)= (Ir(1)*rand(1,Var_Number)+1);Alfa(4,:)= (Ir(2)*rand(1,Var_Number)+(~Ir(2)));   ii=randi([1,4],1,3);SelectedAlfa=Alfa(ii,:);NewSeed(1,:)=Seed(i,:)+SelectedAlfa(1,:).*(I(1)*BestSeed-I(2)*MeanGroup);NewSeed(2,:)=BestSeed+SelectedAlfa(2,:).*(I(3)*MeanGroup-I(4)*Seed(i,:));NewSeed(3,:)=MeanGroup+SelectedAlfa(3,:).*(I(5)*BestSeed-I(6)*Seed(i,:));NewSeed(4,:)=unifrnd(LB,UB);for j=1:4% 检查/更新种子的边界限制NewSeed(j,:)=bound(NewSeed(j,:),UB,LB);% 评估新解决方案Fun_evalNew(j,:)=feval(ObjFuncName, NewSeed(j,:));end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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二、部分源代码

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

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