基于寄生捕食优化算法求解单目标优化问题

基于寄生捕食优化算法求解单目标优化问题

寄生捕食优化算法（Parasitic Predator Optimization，PPO）是一种基于生物学中寄生捕食关系的启发式优化算法。该算法模拟了捕食者和寄生者之间的相互作用，通过寄生者以捕食者为基础来提高自身的适应度。在本文中，我们将使用Matlab实现PPO算法来求解单目标优化问题。

PPO算法的基本思想是通过引入寄生者个体来增加种群的多样性，以提高整体的搜索能力。捕食者个体根据目标函数的值进行选择和更新，而寄生者个体则通过寄生行为来获取捕食者的信息，并以此来改进自身。算法的具体步骤如下：

1. 初始化捕食者个体和寄生者个体的种群。
2. 计算每个捕食者个体的适应度值，并根据适应度值进行选择操作。
3. 对于每个寄生者个体，选择一个随机的捕食者个体作为宿主，并通过寄生行为来更新自身的位置。
4. 根据一定的规则，选择一部分寄生者个体替换掉捕食者个体的位置。
5. 重复步骤2至4，直到达到终止条件。

下面是使用Matlab实现PPO算法的源代码：

function [bestSolution, bestFitness] =