改进的海洋捕食者算法在单目标优化问题中的应用

改进的海洋捕食者算法在单目标优化问题中的应用

海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm，MPA）是一种基于自然界中海洋捕食者行为的优化算法。它通过模拟海洋中捕食者的觅食过程，来寻找问题的最优解。然而，原始的海洋捕食者算法存在一些缺点，如易陷入局部最优、收敛速度慢等。为了解决这些问题，研究者们对海洋捕食者算法进行了改进。

在本文中，我们将介绍改进的海洋捕食者算法（Improved Marine Predators Algorithm，IMPA）的原理，并提供Matlab代码来演示其在单目标优化问题中的应用。

改进的海洋捕食者算法的主要改进点包括引入多种捕食者策略、自适应调整捕食者参数和增加多样性保持机制。下面是改进的海洋捕食者算法的Matlab实现代码：

% 参数设置
MaxIter = 100;      % 最大迭代次数
N = 50