基于加权反对技术和贪婪搜索进化黑猩猩优化算法求解多模态工程问题

基于加权反对技术和贪婪搜索进化黑猩猩优化算法求解多模态工程问题

在工程领域中，我们经常面临着需要解决多模态问题的挑战。这些问题涉及到多个目标函数和多个约束条件，通常存在多个可能的解。为了有效地解决这些多模态工程问题，可以采用加权反对技术和贪婪搜索进化黑猩猩优化算法。

加权反对技术（Weighted Opposition-based Learning，WOL）是一种启发式优化方法，它利用目标函数之间的相互关系来引导搜索过程。贪婪搜索进化黑猩猩优化算法（Greedy Search Evolutionary Chimpanzee Optimization Algorithm，GSECOA）则是一种进化算法，它结合了贪婪搜索策略和黑猩猩行为模型，用于寻找多模态问题的全局最优解。

下面是使用MATLAB实现的加权反对技术和贪婪搜索进化黑猩猩优化算法的代码：

% 参数设置
maxIter = 100; % 最大迭代次数
popSize = 50;