北方苍鹰算法改进：基于MATLAB Circle混沌序列与正余弦策略的单目标优化问题求解

北方苍鹰算法改进：基于MATLAB Circle混沌序列与正余弦策略的单目标优化问题求解

摘要：本文提出了一种改进的北方苍鹰算法，该算法结合了MATLAB Circle混沌序列和正余弦策略，用于解决单目标优化问题。通过引入混沌序列增强了算法的全局搜索能力，同时利用正余弦策略有效地平衡了探索和利用之间的权衡。通过在MATLAB环境下实现该算法，并使用一些标准测试函数进行实验，结果表明该改进算法在求解单目标优化问题方面具有较好的性能和收敛速度。

关键词：北方苍鹰算法，混沌序列，正余弦策略，单目标优化问题，MATLAB

1. 引言
   单目标优化问题是在给定约束条件下寻找一个目标函数的最优解。在实际应用中，单目标优化问题广泛存在于工程、经济、管理等领域。为了有效地解决这些问题，研究者们提出了许多优化算法。其中，北方苍鹰算法是一种启发式算法，模拟了北方苍鹰捕食的行为，具有较好的全局搜索能力。然而，原始的北方苍鹰算法在收敛性和搜索精度方面仍存在一定的改进空间。

2. 算法改进
   为了提升北方苍鹰算法的性能，我们引入了MATLAB Circle混沌序列和正余弦策略。混沌序列在优化算法中常被用于增强全局搜索能力，通过引入随机性来避免陷入局部最优解。正余弦策略则用于平衡算法的探索和利用过程，同时保持全局搜索和局部搜索的能力。

算法的具体步骤如下：
步骤1: 初始化参数
设定算法参数，包括种群大小、最大迭代次数等。

步骤2: 初始化种群
根据问题的变量范围，随机生成初始种群。

步骤3: 计算适应度
根据目标函数，计算每个个体的适应度值。

步骤4: 更新北方苍鹰位置