基于蝴蝶算法求解最优目标的MATLAB源码

基于蝴蝶算法求解最优目标的MATLAB源码

蝴蝶算法（Butterfly Optimization Algorithm，简称BOA）是一种基于自然界蝴蝶群体行为的启发式优化算法。它模拟了蝴蝶在寻找食物和繁殖的过程中的行为特征，通过迭代优化来寻找最优解。本文将介绍如何使用蝴蝶算法（MBO）求解最优目标，并提供相应的MATLAB源码。

步骤1: 定义问题

首先，我们需要定义要优化的问题。假设我们要求解一个简单的函数，例如 Rosenbrock 函数。Rosenbrock 函数是一个常用的用于测试优化算法性能的函数，其公式如下：

f(x) = 100 * (x2 - x1²⁾2 + (1 - x1)^2

其中 x = [x1, x2] 是待优化的变量。

步骤2: 初始化参数

在使用蝴蝶算法求解最优目标之前，我们需要初始化一些参数。这些参数包括种群数量、迭代次数、蝴蝶飞行的步长、蝴蝶的飞行距离等。在这里，我们假设种群数量为50，迭代次数为100，蝴蝶的飞行距离为0.01。

以下是MATLAB代码示例：

% 参数设置
populationSize = 50;  % 种群数量
maxIter