基于折射反向学习机制与自适应控制因子改进樽海鞘群算法求解单目标优化问题

樽海鞘群算法（Sea Cucumber Swarm Algorithm，SCSA）是一种基于自然界樽海鞘行为的启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。为了提高算法的性能和收敛速度，研究人员提出了一种改进的樽海鞘群算法，该算法利用了折射反向学习机制和自适应控制因子。

本文将详细介绍基于折射反向学习机制与自适应控制因子改进樽海鞘群算法的原理，并提供相应的 MATLAB 代码实现。

算法原理：

1. 初始化群体：随机生成一定数量的樽海鞘个体，并初始化其位置和速度。
2. 计算适应度：根据问题的目标函数，计算每个樽海鞘个体的适应度值。
3. 更新速度：根据当前位置和速度，利用折射反向学习机制更新樽海鞘个体的速度。
4. 更新位置：根据新的速度，更新樽海鞘个体的位置。
5. 更新最优解：更新全局最优解和个体最优解。
6. 自适应控制因子：根据适应度值的变化情况，自适应地调整控制因子，以提高算法的性能。
7. 终止条件判断：如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回步骤3继续迭代。

以下是基于 MATLAB 的代码实现：

% 参数设置
maxIter = 100; % 最大迭代次数</