改进的非线性收敛因子灰狼优化算法在单目标优化问题中的应用

改进的非线性收敛因子灰狼优化算法在单目标优化问题中的应用

非线性收敛因子灰狼优化算法（Nonlinear Convergence Factor Grey Wolf Optimization, NCFGWO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了灰狼群体的行为，并通过适应度函数的最小化来寻找最优解。本文将介绍一种改进的NCFGWO算法，并提供相应的MATLAB代码。

算法描述：

1. 初始化灰狼个体的位置和速度，并设置适应度函数。
2. 根据适应度函数对灰狼个体进行排序。
3. 更新灰狼个体的位置和速度，同时更新适应度函数。
4. 判断是否满足停止条件，如果满足则输出最优解；否则返回第3步。

改进的非线性收敛因子灰狼优化算法主要在更新灰狼个体的位置和速度时引入了非线性收敛因子，以增加算法的收敛速度和全局搜索能力。

以下是MATLAB代码实现：

function [bestSolution, bestFitness] = NCFGWO(<