精子群优化算法在单目标优化问题中的应用及Matlab源码

精子群优化算法在单目标优化问题中的应用及Matlab源码

精子群优化算法（Sperm Whale Optimization Algorithm，SWOA）是一种基于生物群体行为的进化优化算法。它模拟了精子鲸（Sperm Whale）的觅食行为，通过交流和合作来寻找最优解。本文将介绍精子群优化算法在单目标优化问题中的应用，并提供相应的Matlab源码示例。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成一组精子的初始位置和速度。
2. 计算适应度：根据目标函数计算每个精子的适应度值。
3. 更新速度和位置：根据当前位置、速度和适应度值，更新精子的速度和位置。
4. 交流和合作：精子之间进行信息交流和合作，通过更新速度和位置来提升整个种群的性能。
5. 重复步骤3和4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛）。

以下是使用Matlab实现精子群优化算法的示例代码：

% 参数设置
maxIter = 100;