基于MATLAB集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法求解单目标问题

基于MATLAB集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法求解单目标问题

樽海鞘群算法（Tunicate Swarm Optimization, TSO）是一种基于自然生物群体行为的启发式优化算法，它模拟了樽海鞘在食物搜索和繁殖过程中的行为。本文介绍了如何使用MATLAB实现基于TSO算法的单目标问题求解，并集成了随机惯性权重和差分变异操作来提高算法的性能。

算法步骤如下：

1. 初始化参数：

   • 设定种群大小（Population Size）为N。
   • 设定最大迭代次数（Max Iterations）为MaxIter。
   • 设定惯性权重范围（Inertia Weight Range）为[MinWeight, MaxWeight]。
   • 设定差分变异缩放因子（Scaling Factor）为F。

2. 初始化种群：

   • 随机生成N个解向量作为初始种群。
   • 计算每个解向量的适应度值。

3. 迭代优化：

   • 设置当前迭代次数为iter=1。
   • 当iter<=MaxIter时，执行以下步骤：
     • 更新惯性权重W，其中W = MinWeight + (MaxWeight - MinWeight) * rand()。
     • 对于每个个体i=1到N，执行以下步骤：
       • 随机选择三个不同的解向量a、b和c，其中a≠