海鸥优化算法 Matlab 实现及应用

海鸥优化算法 Matlab 实现及应用

海鸥优化算法（Gull Optimization Algorithm）是一种基于自然界中海鸥捕食行为而设计的优化算法，由Esmat Rashedi在2014年提出。与其他优化算法类似，其目的是求解各种最优化问题，例如函数极值、参数调节等。本文将介绍海鸥优化算法的基本原理、 Matlab 实现及应用。

1. 基本原理

海鸥在捕食时有两种常见的策略：一是在空中盘旋，利用视觉和听觉信息搜索目标；二是在水面上方盘旋，用瞳孔和颈部肌肉控制视角搜索食物。这种行为给人一种随机和多样性的感觉。研究者们将这种行为转化为数学模型，设计出了海鸥优化算法。

海鸥优化算法的基本思想是通过模拟海鸥的两种捕食策略，来寻找最优解。其中，飞行阶段使用海鸥在空中盘旋的策略，每只海鸥根据目标函数值选择前进的方向，每次移动的距离具有一定的随机性。搜寻阶段使用海鸥在水面上方盘旋的策略，对每只海鸥的位置进行微调，增加搜索的多样性。通过这种方式，可以克服许多传统优化算法容易陷入局部最优解的问题。

2. Matlab 实现

以下为海鸥优化算法的 Matlab 实现代码：

function [best,fmin]=GOA(N,T,d,lb,ub,fun)

% N - 海鸥数量
% T - 迭代次数
% d - 变量个数