本文介绍了采用circle混沌初始化和LEVY分布改进的非洲秃鹫优化算法，用于解决单目标优化问题。该算法利用Matlab实现，通过增强多样性与探索能力，避免局部最优并展现出优于传统优化算法的性能。
优化算法是解决复杂问题的重要工具之一，而非洲秃鹫优化算法是其中一种相对新颖的方法。本文将介绍基于circle混沌初始化和LEVY非洲秃鹫优化算法求解单目标优化问题的实现方法，并提供Matlab源代码。
非洲秃鹫优化算法是一种仿生优化算法，其灵感来自于非洲秃鹫在觅食时的行为。该算法基于种群智能和随机搜索，通过不断地更新个体位置和速度来寻找最优解。在这个过程中，每个个体都会被赋予一个适应度值，用于判断其在解空间中的好坏程度。
在本文中，我们提出了一种改进的非洲秃鹫优化算法，采用了circle混沌初始化和LEVY分布进行个体位置和速度的初始化。这种初始化方法可以增加算法的多样性和探索能力，有助于避免陷入局部最优解。
下面是Matlab源代码的实现：
function [best_x, best_fit] = CAOA(fhd
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