【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:MaxIter
    for 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 Gamma
        Ir=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

  

 

  
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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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