本文介绍了适应度-距离平衡黑猩猩优化算法（FDB-BHOA），这是一种改进的启发式优化算法，用于提高收敛速度和性能。文章详细阐述了FDB-BHOA的原理，包括种群初始化、适应度计算、距离计算、引力和速度更新，并提供了在Matlab中的实现源代码示例。通过调整参数，该算法能在搜索空间中高效寻找最优解。
适应度-距离平衡黑猩猩优化算法及其在Matlab中的实现
黑猩猩优化算法（Black Hole Optimization Algorithm，简称BHOA）是一种启发式优化算法，受到黑洞在宇宙中引力的启发而设计。适应度-距离平衡黑猩猩优化算法（Fitness-Distance Balanced Black Hole Optimization Algorithm，简称FDB-BHOA）是对传统BHOA的改进，通过引入适应度和距离的平衡机制，提高了算法的性能和收敛速度。本文将详细介绍FDB-BHOA算法的原理，并给出在Matlab中的实现源代码。
FDB-BHOA算法原理：
- 初始化种群：随机生成一组候选解作为初始种群。
- 计算适应度：对每个候选解，计算其适应度值，即目标函数的值。
- 计算距离：根据候选解之间的欧氏距离，计算每个候选解与其他解的距离。
- 更新引力：根据适应度值和距离值，计算每个候选解所受到的引力，并更新它们的位置。
- 更新速度：根据引力值和位置变化，更新候选解的速度。
- 更新位置：根据速度值，更新候选解的位置。
- 重复步骤2-6，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。
Matlab实现源代码：
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