基于圆圈搜索算法求解单目标优化问题

基于圆圈搜索算法求解单目标优化问题

圆圈搜索算法（Circle Search Algorithm，简称CSA）是一种基于自然界现象的启发式优化算法，常用于解决单目标优化问题。该算法模拟了鸟群觅食时形成的圆圈搜索行为，通过迭代搜索来寻找最优解。本文将详细介绍圆圈搜索算法的原理，并提供相应的 MATLAB 代码。

算法原理：

1. 初始化参数：

   • 群体规模（Population Size）：设定搜索群体的大小，表示解的个数。
   • 最大迭代次数（Max Iterations）：设定算法的迭代次数上限。
   • 最大搜索半径（Max Search Radius）：设定搜索的最大半径，用于限制解的搜索范围。
   • 适应度函数（Fitness Function）：定义问题的适应度评价方法。

2. 初始化解空间：

   • 随机生成初始解（Population）：根据问题的定义，随机生成一定数量的解作为初始解空间。
   • 计算每个解的适应度值：利用适应度函数计算每个解的适应度值。

3. 迭代搜索过程：

   • 对于每次迭代：
     • 计算每个解的搜索半径：根据迭代次数和最大搜索半径，计算每个解的搜索半径。
     • 对于每个解：
       • 在搜索半径内随机选择一个解作为圆心。
       • 在圆内生成一个新解。
       • 计算新解的适应