基于交叉选择的柯西反向鲸鱼优化算法（QOWOA）及其MATLAB代码

柯西反向鲸鱼优化算法（Quasi-Oppositional Whale Optimization Algorithm，QOWOA）是一种基于自然界鲸鱼行为的启发式优化算法。该算法结合了柯西采样和反向策略，以提高优化性能。本文将介绍QOWOA算法的原理，并提供相应的MATLAB代码实现。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成初始鲸鱼种群，并初始化最佳适应度值。
2. 评估适应度：计算每个鲸鱼个体的适应度值。
3. 柯西采样：对于每个鲸鱼个体，根据当前位置和适应度值，使用柯西分布生成新的位置。
4. 反向策略：对于一部分鲸鱼个体，根据其适应度值，将其位置进行反向更新。
5. 选择操作：根据适应度值和选择概率，选择新种群中的个体。
6. 更新最佳适应度值：更新全局最佳适应度值。
7. 终止条件判断：根据设定的停止准则，判断是否满足终止条件；若满足，则输出当前最佳解；否则，返回步骤3。

MATLAB代码实现：

% 参数设置
maxIter = 100; % 最大迭代次数
popSize =