原子搜索优化算法 Matlab 实现

原子搜索优化算法（Atomic Search Optimization Algorithm）是一种基于自然界原子结构的启发式优化算法，用于解决优化问题。该算法通过模拟原子的运动和相互作用来搜索最优解，同时具备全局搜索和局部搜索的能力。在本文中，我们将介绍原子搜索优化算法的原理，并提供使用 Matlab 实现该算法的源代码。

算法原理：

1. 初始化原子群体：根据问题的维度，随机生成一定数量的原子，每个原子表示问题的一个解。每个原子的位置和速度初始化为随机值。
2. 计算适应度：根据问题的目标函数，计算每个原子的适应度值。
3. 更新速度和位置：根据原子的当前位置和速度，以及原子群体的最优位置，更新每个原子的速度和位置。速度更新公式如下：
   v(i,j) = w * v(i,j) + c1 * rand() * (pbest(i,j) - x(i,j)) + c2 * rand() * (gbest(j) - x(i,j))
   x(i,j) = x(i,j) + v(i,j)
   其中，v(i,j) 是第 i 个原子在第 j 个维度上的速度，w 是惯性权重，c1 和 c2 是加速常数，rand() 是一个 0 到 1 之间的随机数，pbest(i,j) 是第 i 个原子的个体最优位置，gbest(j) 是整个原子群体的全局最优位置，x(i,j) 是第 i 个原子在第 j 个维度上的位置。
4. 更新个体和全局最优位置：根据每个原子的适应度值，更新个体最优位置和全局最优位置。
5. 判断终止条件：当达到预定的迭代次数或满足停止条件时，停止算法；否则返回第 3 步。

以下是使用 Matlab 实现原子搜索优化算法的代码：

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