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群体智能优化算法-变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA，含Matlab源代码）

news 来源：原创 2025/5/10 20:19:57

摘要

变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA）是一种受变色龙行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟了变色龙在自然界中通过变换颜色来适应环境的能力，以此为基础，设计了一个适应性强、搜索能力广泛的优化算法。CSA 通过两个阶段的操作——探索阶段和开发阶段，保持全局探索和局部开发的平衡，从而实现对复杂优化问题的求解。本文详细介绍了 CSA 的基本原理、数学模型及其 MATLAB 实现，并提供了完整的代码示例，帮助读者理解和应用该算法。

一、算法原理与机制

1.1 算法灵感来源

CSA 的灵感来自于变色龙的行为，特别是其通过改变体色适应环境的能力。变色龙能够在不同的环境中灵活改变自己的体色，从而避免捕食者或者适应环境的变化。CSA 模拟了这一能力，并设计了类似的搜索行为模型，适应性强的个体通过不断的行为变化在优化空间中找到最优解。

1.2 算法步骤

CSA 主要包括两个阶段：

探索阶段（Exploration Phase）：模拟变色龙寻找猎物的过程，强调全局搜索，随机化地探索搜索空间。
开发阶段（Exploitation Phase）：变色龙在发现猎物后进行精确捕食，局部探索以细化解的质量。

1.3 算法参数与公式

探索阶段公式：

变色龙在探索阶段的更新公式为：

开发阶段公式：

在开发阶段，变色龙通过以下公式进行局部搜索：

二、MATLAB 实现

以下是 CSA 算法的完整 MATLAB 实现代码：

2.1 主函数 CSA

function [fmin0, gPosition, cg_curve] = CSA(searchAgents, iteMax, lb, ub, dim, fobj)
% 变色龙优化算法主函数
% searchAgents: 种群规模，即变色龙的个体数量
% iteMax: 最大迭代次数
% lb, ub: 搜索空间的上下界
% dim: 问题的维度
% fobj: 目标函数

%%%%* 1
if size(ub, 2) == 1
    ub = ones(1, dim) * ub;
    lb = ones(1, dim) * lb;
end

% 初始化收敛曲线
cg_curve = zeros(1, iteMax);

%% 初始化种群
chameleonPositions = initialization(searchAgents, dim, ub, lb);  % 生成初始解

%% 评估初始种群的适应度
fit = zeros(searchAgents, 1);
for i = 1:searchAgents
    fit(i, 1) = fobj(chameleonPositions(i, :));  % 计算适应度
end

%% 初始化CSA的参数
fitness = fit;  % 初始化适应度
[fmin0, index] = min(fit);
chameleonBestPosition = chameleonPositions;  % 初始化最佳位置
gPosition = chameleonPositions(index, :);  % 初始全局位置

v = 0.1 * chameleonBestPosition;  % 初始速度
v0 = 0.0 * v;

%% 开始CSA算法
% 主参数设置
rho = 1.0;
p1 = 2.0;  
p2 = 2.0;  
c1 = 2.0; 
c2 = 1.80;  
gamma = 2.0; 
alpha = 4.0;  
beta = 3.0; 

%% 开始CSA主循环
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));
    
    %% 更新位置（探索阶段）
    for i = 1:searchAgents  
        if rand >= 0.1
            chameleonPositions(i, :) = chameleonPositions(i, :) + p1 * (chameleonBestPosition(ch(i), :) - chameleonPositions(i, :)) * rand + ...
                p2 * (gPosition - chameleonPositions(i, :)) * rand;
        else 
            for j = 1:dim
                chameleonPositions(i, j) = gPosition(j) + mu * ((ub(j) - lb(j)) * rand + lb(j)) * sign(rand - 0.50);
            end 
        end   
    end       
    
    %% 变色龙位置的旋转（开发阶段）
    for i = 1:searchAgents
        v(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);
    end
    
    v0 = v;
    
    %% 边界检查
    for i = 1:searchAgents
        if chameleonPositions(i, :) < lb
            chameleonPositions(i, :) = lb;
        elseif chameleonPositions(i, :) > ub
            chameleonPositions(i, :) = ub;
        end
    end
    
    %% 变色龙位置的随机化
    for i = 1:searchAgents
        ub_ = sign(chameleonPositions(i, :) - ub) > 0;   
        lb_ = sign(chameleonPositions(i, :) - lb) < 0;
        
        chameleonPositions(i, :) = (chameleonPositions(i, :) .* (~xor(lb_, ub_))) + ub .* ub_ + lb .* lb_;
        fit(i, 1) = fobj(chameleonPositions(i, :));  % 计算新的适应度值
        
        if fit(i) < fitness(i)
            chameleonBestPosition(i, :) = chameleonPositions(i, :);  % 更新最佳位置
            fitness(i) = fit(i);  % 更新适应度
        end
    end
    
    %% 评估新位置
    [fmin, index] = min(fitness);
    
    % 更新全局最佳位置和适应度
    if fmin < fmin0
        gPosition = chameleonBestPosition(index, :);  % 更新全局最佳位置
        fmin0 = fmin;
    end
    
    cg_curve(t) = fmin0;  % 更新收敛曲线
end

end

2.2 辅助函数 - 初始化位置

function pos = initialization(searchAgents, dim, u, l)
% 初始化种群位置
Boundary_no = size(u, 2);  % 边界数量

if Boundary_no == 1
    u_new = ones(1, dim) * u;
    l_new = ones(1, dim) * l;
else
    u_new = u;
    l_new = l;   
end

for i = 1:dim
    u_i = u_new(i);
    l_i = l_new(i);
    pos(:, i) = rand(searchAgents, 1) .* (u_i - l_i) + l_i;
end
end

三、总结

变色龙优化算法（CSA）是一种基于变色龙行为的群体智能优化算法。通过模拟变色龙在捕食过程中在探索和开发两个阶段之间的转变，CSA 既能进行全局搜索，也能进行局部精细搜索。本文详细介绍了 CSA 的算法原理、公式推导和 MATLAB 实现，并提供了带有中文注释的代码，帮助读者更好地理解和应用该算法。CSA 在多种优化问题中展现出较强的性能，特别是在解决高维复杂问题时具有明显优势。