猫群算法matlab实现

本资源结合两个实验（1.数值函数实验；2.图像聚类），用matlab语言实现了猫群算法，取得了较好的精度。算法类似于粒子群算法（PSO），但是不同的是增加了Seeking Mode和Tracing Mode两个模式，其中，Seeking Mode用于变异，Tracing Mode用于更新速度、位置点的坐标，

clear;close all;clc;

% Problem Definitions
CostFunction  = @（x） sum（x.^2）;  

%----------------------------- Parameters Setting -------------------------%
opts.nDim = 2;
opts.nPop     = 50;

opts.smp = 30;
opts.srd  = 0.9;
opts.mr = 0.4;
opts.RangeMin = -5;
opts.RangeMax =  5;

opts.VelMin =  -0.1*（ opts.RangeMax-opts.RangeMin ）;
opts.VelMax =   0.1*（ opts.RangeMax-opts.RangeMin ）;

opts.MaxIter  = 500;

opts.c = 1.05;

opts.Showflag = 1;
opts.way = 1;
%----------------------------------- End ----------------------------------%

%-------------------------------- CSO Algorithm ---------------------------%
[gBestBestCost] = CSO（CostFunctionopts）;
%--------------------------------------------------------------------------%
figure;
semilogy（BestCost ‘LineWidth‘ 2）;
xlabel（‘Iteration‘）;
ylabel（‘Best Cost‘）;
title（‘AdaCSO‘）
grid on;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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