矮猫鼬优化算法的Matlab实现

矮猫鼬优化算法的Matlab实现

矮猫鼬优化算法（Short-tailed Mongoose Optimization, STMO）是一种基于自然界矮猫鼬行为的启发式优化算法。它模拟了矮猫鼬在觅食过程中的搜索策略，以寻找最优解。本文将介绍如何使用Matlab实现矮猫鼬优化算法，并提供相应的源代码。

1. 算法原理

矮猫鼬优化算法的基本原理是模拟矮猫鼬觅食的行为。矮猫鼬在觅食时会根据当前的环境条件和个体的感知能力，选择合适的搜索策略。算法通过建立一组个体（矮猫鼬）来表示解空间中的潜在解，并通过模拟矮猫鼬的搜索行为来优化目标函数。

2. Matlab实现步骤

步骤1：初始化参数

首先，我们需要定义算法的参数，包括种群大小、最大迭代次数、搜索范围等。在Matlab中，可以使用类似以下代码进行参数的初始化：

popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100;