改进的小型猫鼬优化算法附Matlab代码

改进的小型猫鼬优化算法附Matlab代码

小型猫鼬优化算法（MPO）是一种基于自然界中小型猫鼬行为的启发式优化算法。它模拟了小型猫鼬在觅食和寻找巢穴时的行为，通过迭代搜索来寻找最优解。本文将介绍改进的小型猫鼬优化算法（Improved MPO）的原理，并提供Matlab代码进行实现。

算法原理：
改进的小型猫鼬优化算法是在传统MPO算法的基础上进行了改进，旨在提高算法的全局搜索能力和收敛速度。以下是改进的MPO算法的步骤：

1. 初始化参数：

   • 设置小型猫鼬种群数量N、最大迭代次数Max_iter；
   • 初始化每只小型猫鼬的位置和速度；
   • 设置小型猫鼬的搜索范围。

2. 计算适应度：

   • 根据当前位置计算每只小型猫鼬的适应度值。

3. 寻找全局最优解：

   • 选择适应度最高的小型猫鼬作为全局最优解。

4. 更新位置：

   • 根据当前位置和速度更新小型猫鼬的位置。

5. 更新速度：

   • 根据当前速度和全局最优解更新小型猫鼬的速度。

6. 判断停止条件：

   • 如果达到最大迭代次数，