本文介绍了金豺优化算法（GJO），一种基于自然界金豺行为的启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。算法通过模拟金豺寻找食物和繁殖的行为，寻找最优解。文章详细阐述了算法步骤，并提供了相应的MATLAB代码示例，读者可根据需求对代码进行调整。
基于金豺优化算法求解单目标优化问题附 MATLAB 代码
金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO）是一种基于自然界金豺行为的启发式优化算法。它模拟了金豺在寻找食物和繁殖伴侣时的行为，通过个体之间的合作和竞争来寻找最优解。本文将介绍如何使用金豺优化算法解决单目标优化问题，并提供相应的 MATLAB 代码。
算法步骤：
- 初始化种群：根据问题的要求，初始化一定数量的金豺个体，并随机分布在搜索空间中。
- 评估适应度：对于每个金豺个体，根据其位置计算适应度值，即目标函数的值。
- 更新个体最优解：对于每个金豺个体，根据其适应度值更新个体最优解，即记录当前最优解的位置和适应度值。
- 更新群体最优解：选择适应度值最好的金豺个体作为群体最优解，即记录全局最优解的位置和适应度值。
- 更新位置：对于每个金豺个体，根据其当前位置、个体最优解和群体最优解，更新其新的位置。
- 终止条件检查：检查终止条件是否满足，如达到最大迭代次数或收敛阈值。
- 返回最优解：返回全局最优解作为优化结果。
下面是使用 MATLAB 实现金豺优化算法求解单目标优化问题的示例代码：
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