饥饿游戏搜索算法的Matlab实现

饥饿游戏搜索算法的Matlab实现

饥饿游戏搜索算法（Hunger Games Search Algorithm，简称HGS）是一种由Mohamed Abd-Elaziz等人在2019年提出的全局优化算法。它通过模拟游戏中“食物链”的概念来寻找最优解，同时兼顾了全局和局部搜索。

HGS算法的核心思想是，将搜索空间中的每个解看作一个生命体，对生命体进行分类，并按照它们的生存能力进行排序。生存能力越强的生命体（即更接近最优解的解）越容易存活下来，甚至会吞噬其他生命体得到更多的能量。

在HGS算法中，每个生命体都有自己的生存几率或生存能力。如果一个生命体的生存能力高于另一个生命体，那么它就有更大的几率存活下来。当两个生命体相遇时，它们会进行竞争，以确定哪一个生命体能够幸存下来，升级并获取更多的能量。

具体来说，HGS算法可以分为两个阶段：探索阶段和竞争阶段。在探索阶段，算法会随机生成解，并给每个解赋予一个初始的生存能力。在竞争阶段，每个解会与周围的其他解进行竞争，以进一步提高自己的生存能力。

算法流程如下：

1. 初始化种群和每个个体的生存能力

2. 对于每个个体，计算其适应度值

3. 如果满足停止条件，则终止算法并返回最优解，否则执行以下步骤：

4. 按照适应度值对每个个体进行排序

5. 根据生存能力随机选择一定数量的个体（即“食物链”）

6. 对于每个个体，与周围的其他个体进行竞争，升级并获取更多的能量

7. 回到第2步

下面是HG