海鸥优化算法在Matlab中的实现

海鸥优化算法在Matlab中的实现

海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm）是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法，它模拟了海鸥在觅食过程中的搜索策略。该算法通过观察海鸥在海面上盘旋、下潜和翻飞的行为，将这些行为映射到解空间中的搜索过程，从而找到最优解。本文将介绍如何使用Matlab实现海鸥优化算法，并提供相应的源代码。

首先，让我们定义海鸥优化算法的基本原理和步骤。海鸥优化算法包括以下几个关键步骤：

1. 初始化种群：随机生成一群海鸥个体，并将它们映射到解空间中。

2. 评估适应度：计算每个海鸥个体的适应度值，该值代表了个体在解空间中的优劣程度。

3. 更新位置：根据海鸥的觅食行为，更新每个个体的位置，并将其限制在解空间范围内。

4. 更新速度：根据当前位置和历史最优位置，更新每个个体的速度。

5. 更新历史最优位置：记录每个个体的历史最优位置，并更新全局最优位置。

6. 终止条件判断：根据预设的终止条件，判断是否终止算法。

7. 循环执行：如果未满足终止条件，则返回步骤3，继续迭代执行。

下面是使用Matlab实现海鸥优化算法的示例代码：

% 参数设置
numSeagulls =