智能优化算法：纵横交叉算法附 Matlab 代码

智能优化算法：纵横交叉算法附 Matlab 代码

智能优化算法是一类用于解决复杂问题的算法，其灵感来源于自然界的进化和智能行为。其中，纵横交叉算法（Vertical-horizontal Crossover Algorithm，简称VHCA）是一种较新的智能优化算法，它结合了纵向搜索和横向搜索的特点，以提高优化效果。本文将详细介绍纵横交叉算法的原理，并提供相应的 Matlab 代码实现。

纵横交叉算法的原理：

1. 初始化种群：随机生成初始解作为种群中的个体。
2. 计算适应度：根据问题的定义，计算每个个体的适应度值。
3. 选择操作：使用选择算子从种群中选择一部分个体作为父代。
4. 纵向搜索：对于选中的父代个体，进行纵向搜索操作。纵向搜索是指在解空间中以父代个体为中心，按照一定的搜索策略进行搜索，以找到更好的解。
5. 横向搜索：对于纵向搜索得到的解，进行横向搜索操作。横向搜索是指在解空间中以纵向搜索得到的解为中心，按照一定的搜索策略进行搜索，以进一步优化解。
6. 交叉操作：对横向搜索得到的解和纵向搜索得到的解进行交叉操作，生成新的个体。
7. 更新种群：根据新生成的个体替换原有的个体，更新种群。
8. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足则停止算法