基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法求解单目标优化问题

基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法求解单目标优化问题

灰狼优化算法（Gray Wolf Optimization, GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼的捕食行为。该算法在解决单目标优化问题方面具有良好的性能。本文将介绍一种基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

透镜成像学习策略是一种新颖的学习策略，通过模拟透镜成像过程来更新灰狼的位置。在传统的灰狼优化算法中，灰狼的位置是通过随机搜索和迭代更新得到的。而在基于透镜成像学习策略的算法中，透镜成像过程用于指导灰狼的搜索方向，从而提高搜索效率。

下面是使用MATLAB实现的基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = lens_gwo(objectiveFunction, dimension,