加权黑猩猩优化算法（Weighted Gorilla Optimization Algorithm）附Matlab代码

加权黑猩猩优化算法（Weighted Gorilla Optimization Algorithm）附Matlab代码

黑猩猩优化算法（Gorilla Optimization Algorithm，简称GOA）是一种基于自然界黑猩猩行为的启发式优化算法。它模拟了黑猩猩族群中的社会结构和行为特征，通过合作与竞争的机制，寻找最优解。在GOA的基础上，加权黑猩猩优化算法（Weighted Gorilla Optimization Algorithm，简称WGOA）引入了权重因子，以增强不同个体在搜索过程中的影响力，提高全局搜索能力。

下面我将详细介绍WGOA算法的原理，并附上Matlab代码实现。

WGOA算法原理

1. 初始化参数

   需要设定种群规模（PopulationSize）、迭代次数（MaxIteration）、黑猩猩个体数目（GorillaNumber）以及问题的维度（Dimension）。同时，还需要设定权重因子（Weight）的范围。

2. 初始化种群

   随机生成种群中每个个体的位置，位置的范围由问题的特定要求决定。

3. 计算适应度值

   根据问题的具体情况，计算每个个体的适应度值。

4. 更新权重因子

   根据设定的范围，随机生成权重因子。

5. 迭代搜索

   重复以下步骤直到达到最大迭代次数：

   5.1. 更新黑猩猩位置

   全局最优位置（GlobalBest）由适应度值最小的个体确定。每个黑猩猩根据自身位置与全局最