基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-07-25 16:23:30 发布

夜色恬静

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文章标签：算法人工智能 Matlab

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本文介绍了如何利用白冠鸡优化算法（WCCO）解决单目标优化问题，特别是通过Matlab进行实现。文章以Rastrigin函数为例，详细展示了算法的实现步骤和代码，最终通过运行算法得出最佳解和适应度值。

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基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题

白冠鸡优化算法（White Crested Chicken Optimization，WCCO）是一种基于自然界中白冠鸡觅食行为的优化算法。它模拟了白冠鸡在觅食过程中的寻找最佳食物位置的行为，用于解决单目标优化问题。本文将介绍如何使用Matlab实现白冠鸡优化算法，并通过一个示例问题来演示其应用。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个示例中，我们将使用经典的Rastrigin函数作为目标函数。Rastrigin函数是一个多峰函数，通常用于测试优化算法的性能。其数学表示如下：

function f = rastrigin(x)
    n = length(x);
    A = 10;
    f = A * n;
    for i = 1:n
        f = f + x(i)^2 - A * cos(2 * pi * x(i));
    end
end

接下来，我们将实现白冠鸡优化算法的主要步骤。以下是Matlab代码：

function [bestSolution, bestFitness] = WCCO(objFunc, numVariables, numChickens, maxIterations)
    % 初始化鸡群
    chickens = rand(numChickens, numVariables); % 随机生成初始位置
    chickensFitness = zeros(numChickens, 1); % 存储每只鸡的适应度值

    % 计算初始适应度值
    for i = 1:numChickens
        chickensFitn

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