基于鹅群优化算法求解单目标优化问题

鹅群优化算法（Goose-inspired Optimization Algorithm，简称GOA）是一种仿生优化算法，灵感来源于鹅群的行为。它是一种群体智能算法，通过模拟鹅群的觅食行为来求解优化问题。在这篇文章中，我们将介绍GOA的基本原理，并提供使用Matlab实现的源代码。

GOA的基本原理：

1. 初始化鹅群：随机生成一群鹅的初始位置和速度。
2. 评估适应度：根据鹅的位置计算其适应度值，适应度值表示解的优劣程度。
3. 更新最优解：根据适应度值更新全局最优解。
4. 更新速度和位置：根据一定的规则更新鹅的速度和位置。
5. 重复步骤2至4，直到满足停止条件。

下面是GOA算法的Matlab实现代码：

% 参数设置
num_goose = 50; % 鹅的数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数