精英群优化算法 Matlab 实现

精英群优化算法 Matlab 实现

精英群优化算法（Elite Group Optimization Algorithm，简称EGOA）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了生物进化中的精英选择机制。本文将介绍EGOA的原理，并提供使用Matlab实现的源代码。

1. 算法原理

精英群优化算法通过模拟生物进化中的个体选择和进化过程来求解优化问题。它将候选解表示为粒子群，并通过适应度函数评估每个粒子的适应度。算法的基本流程如下：

步骤1: 初始化粒子群。随机生成初始解作为粒子的位置，并初始化粒子的速度。

步骤2: 计算每个粒子的适应度。根据问题的适应度函数，计算每个粒子的适应度值。

步骤3: 更新粒子群中的粒子位置和速度。根据当前位置、速度和适应度等信息，使用更新公式更新粒子的位置和速度。

步骤4: 判断停止条件。如果满足停止条件，则跳转到步骤6；否则，跳转到步骤2。

步骤5: 选取精英粒子。根据适应度值选择粒子群中的精英粒子。

步骤6: 输出最优解。

2. Matlab 实现

下面是使用Matlab实现精英群优化算法的示例代码：

% 参数设置
maxIter &