基于阿基米德算法 AOA求解单目标问题

基于阿基米德算法 AOA求解单目标问题

阿基米德算法（AOA）是一种解决单目标优化问题的启发式算法。它模拟了阿基米德螺线的形状，并以其为基础构造了一种迭代方法，以求解优化问题。本文将介绍如何使用Matlab实现阿基米德算法，并提供相应的源代码。

1.算法描述
以下是阿基米德算法的主要步骤：
(1)初始化种群：随机生成一组个体，并对每个个体进行评价。
(2)操作符：通过变异和交叉运算产生新个体。
(3)选择：精英选择策略，选择适应度最高的个体。
(4)判断终止条件：当满足预设的终止准则时，停止迭代。

2.Matlab代码实现
以下是使用Matlab实现阿基米德算法的示例代码：

% 定义目标函数
function f = objective(x)
f = sum(x.^2);
end

% 初始化种群
pop_size = 20; % 种群大小
pop = rand(pop_size,3); % 随机生成种群
for i = 1:pop_size % 对每个个体进行评价
pop(i,4) = objective(pop(i,1:3));
end

% 迭代
max_iter = 100; % 最大迭代次数
for iter = 1:max_iter<