飞蛾扑火优化算法在单目标优化问题中的应用

飞蛾扑火优化算法在单目标优化问题中的应用

飞蛾扑火优化算法是一种基于自然界现象的优化算法，通过模拟飞蛾扑火的行为来解决优化问题。该算法结合了交叉算子和非均匀变异算子，能够有效地搜索解空间，并找到接近最优解的解。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
2. 计算适应度值：对于每个个体，根据问题的目标函数计算其适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值选择一部分个体作为父代。
4. 交叉操作：通过交叉算子对父代个体进行交叉操作，生成一组交叉后的子代个体。
5. 变异操作：通过非均匀变异算子对子代个体进行变异操作，生成一组变异后的个体。
6. 更新种群：将父代和子代合并，形成新的种群。
7. 更新最优解：根据目标函数值更新当前最优解。
8. 判断终止条件：如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回步骤3。

下面是使用MATLAB实现飞蛾扑火优化算法的代码：

% 飞蛾扑火优化算法
function [bestSolution, bestFitness] =