基于兔群优化算法求解单目标问题的matlab实现

基于兔群优化算法求解单目标问题的matlab实现

兔群优化算法是一种启发式优化算法，它以自然界中兔子寻找食物的行为为基础，通过模拟兔子的行为来寻找优化问题的最优解。本文将介绍如何使用matlab实现基于兔群优化算法的单目标问题求解。

算法步骤：

1. 初始化种群，随机生成初始种群的位置和速度。
2. 计算适应度值，根据适应度值和之前的历史最优位置更新兔子的位置和速度。
3. 判断是否满足停止条件，如果满足则输出最优解；否则返回第二步。

matlab代码实现：

clc,clear
%% 输入参数
dim=10; %问题的维度
popsize=30; %兔子个数
maxgen=500; %最大迭代次数
up=100*ones(1,dim); %变量上限
low=-100*ones(1,dim); %变量下限
fobj='sphere'; %目标函数名

%% 初始化种群
passive=zeros(popsize,dim);
best=passive;
fitness=inf*ones(popsize,1);
bestfit=inf*ones(popsize,1);

for i=1:popsize
    for j=1:dim
        passive(i,j)=low(j)+(up(j)-low(j))*rand();
    end
    fitness(i,1)=feval(fobj,passive(i,:),dim);
    
    if fitness(i,1)<bestfit(i,1)
        best(i,:)=passive(i,:);
        bestfit(i,1)=fi