基于改进的海洋捕食者算法求解单目标优化问题

基于改进的海洋捕食者算法求解单目标优化问题

本文提出了一种基于多子群改进的海洋捕食者算法，用于解决单目标优化问题。传统的海洋捕食者算法存在着易陷入局部最优解和收敛速度慢等问题，而本文所提出的改进方法通过多子群的方式来增加算法的多样性，从而能够更好地避免陷入局部最优解，并且能够更快地收敛。

首先，我们需要定义一些基本的符号。假设待优化的目标函数为 f(x)，x = (x1, x2, …, xn) 为决策变量向量，其中 xi 表示第 i 个决策变量的值。

算法流程如下：

1.初始化多个随机子群，每个子群中包含若干个个体；
2.对每个子群进行迭代操作，具体为：
（1）个体位置更新：根据上一次的位置和速度计算新的个体位置；
（2）速度更新：根据海洋捕食者算法的公式计算新的速度；
（3）边界处理：处理个体位置超过边界的情况；
（4）适应值计算：计算个体的适应值；
3.计算每个子群的适应值最好的个体，然后将这些个体进行交叉和变异，生成新的个体；
4.根据一定的规则决定哪些新个体将代替原有个体，并更新种群。

算法所需的 Matlab 代码如下：