【CSO】猫群优化算法(Cat Swarm Optimization,CSO)理论分析与matlab性能仿真

目录

一、CSO猫群优化理论简介

二、使用matlab实现CSO优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

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一、CSO猫群优化理论简介

       CSO猫群优化（Cat Swarm Optimization，CSO）是一种基于群体智能的优化算法，它受到猫的行为和群体捕食行为的启发。CSO通过模拟猫群在寻找食物过程中的行为，实现了一类随机搜索算法的设计，具有简单、易实现、高效等优点。

        CSO算法假设猫群中每个猫个体的搜索能力是有限的，且每个猫个体在搜索过程中会产生一定程度的误差。通过模拟猫群搜索行为，CSO算法能够在全局范围内快速搜索并找到最优解。

        在CSO算法中，每个猫个体都根据自身的搜索经验和群体内其他猫个体的搜索信息来更新自身的状态。猫个体的状态包括位置、速度、方向等。通过不断更新猫个体的状态，CSO算法能够逐步缩小搜索范围，最终找到最优解。
        假设猫群中共有N只猫，搜索空间为D维，搜索范围为[a, b]，则CSO算法的数学公式如下：

1. 位置更新公式：
   x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1) （1）
   其中，x_i(t)表示猫个体i在时刻t的位置，v_i(t+1)表示猫个体i在时刻t+1的速度。

2. 速度