本文介绍了应用多子群改进的海洋捕食者算法求解MATLAB中的单目标优化问题。算法模拟了海洋生态系统的捕食行为，通过初始化种群、子群划分、捕食者和被捕食者的行为更新，以及子群间的交互来寻找最优解。源代码实现可适应不同优化问题，允许自定义适应度函数和优化子群交互。
基于改进的海洋捕食者算法求解单目标优化问题
海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm，MPA）是一种基于自然界捕食者-被捕食者关系的启发式优化算法。该算法模拟了海洋生态系统中的捕食者捕食行为，通过模拟捕食者的搜索策略来寻找问题的最优解。本文将介绍基于 MATLAB 的多子群改进的海洋捕食者算法来求解单目标优化问题。
算法步骤：
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参数设置：设置种群大小、迭代次数、捕食者的搜索半径等参数。
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初始化种群：随机生成初始种群，包括捕食者和被捕食者。
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子群划分：将整个种群划分为多个子群，每个子群包含一个捕食者和若干个被捕食者。
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捕食者行为：对于每个捕食者，根据其当前位置和搜索半径，计算其适应度值，并更新其位置。
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被捕食者行为：对于每个被捕食者，根据其当前位置和所在子群的捕食者位置，计算其适应度值，并更新其位置。
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子群交互：根据一定的规则，使子群之间进行交互，促进信息的共享和传递。
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判断终止条件：判断是否达到设定的终止条件，若满足则跳转到步骤 9，否则进行下一步。
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更新子群：根据子群之间的交互结果，
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