基于加权黑猩猩算法(WCHoA)的单目标问题求解(Matlab源码)

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本文介绍了加权黑猩猩优化算法(WCHoA)及其在Matlab中的实现,用于解决单目标问题。提供了Matlab源码,算法通过模拟黑猩猩社群行为进行迭代优化,寻找最佳解。在源码中,初始化参数、种群,计算适应度并更新个体位置,最终输出全局最优解。注意,目标函数需按实际问题调整。

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基于加权黑猩猩算法(WCHoA)的单目标问题求解(Matlab源码)

在本文中,我们将介绍加权黑猩猩算法(Weighted Chimpanzee Optimization Algorithm,简称WCHoA)并提供相应的Matlab源码。WCHoA是一种启发式优化算法,用于解决单目标问题。它模拟了黑猩猩社群中的行为,并通过迭代过程寻找最佳解。

以下是WCHoA的Matlab源码:

% 参数设置
Max_iteration = 100;  % 最大迭代次数
N = 10;  % 种群大小

% 初始化种群
X =<
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