本文探讨了如何运用MATLAB实现水循环算法（HCA），该算法基于自然界水循环过程，适用于约束优化问题。文章详细阐述了算法原理，包括初始化、蒸发、降水和汇水步骤，并提供了一个示例代码，展示了如何解决一个简单的约束优化问题，即最小化函数 f(x) = x^2，同时满足 x ≥ 0 的约束。通过水循环算法，可以在给定的约束条件下有效地搜索最优解。
水循环算法（Hydrologic Cycle Algorithm，HCA）是一种受自然界水循环过程启发的优化算法，适用于求解约束优化问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现水循环算法，并通过一个示例问题来演示其应用。
算法原理
水循环算法模拟了水在自然界的循环过程，包括蒸发、降水和汇水。算法的基本步骤如下：
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初始化：随机生成一组个体作为初始解，并计算每个个体的适应度。
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蒸发：根据每个个体的适应度值，计算蒸发概率，将适应度较低的个体以一定概率蒸发。
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降水：根据蒸发后的个体，随机选择一部分个体进行变异操作，生成新的解。
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汇水：根据适应度函数对新生成的解进行评价，更新最优解。
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终止条件：达到预定的迭代次数或满足停止准则时，停止迭代并输出最优解。
MATLAB实现
下面是使用MATLAB实现水循环算法求解约束优化问题的示例代码：
function [bestSolution, bestFitness] = 
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