智能优化算法：基于凌日算法的单目标优化求解方法

智能优化算法：基于凌日算法的单目标优化求解方法

智能优化算法是一种通过模拟生物进化方式寻找最优解的算法。在实际应用中，常常会遇到需要求解单目标优化问题的情况。本文介绍一种基于凌日算法的求解单目标优化问题的方法并提供相应的matlab代码。

凌日算法（Transit Search Optimization Algorithm）是一种基于恒星变光观测原理的自适应进化算法，其核心思想是利用恒星的光变周期性，通过对光变数据的处理来找到恒星周围可能存在的行星。将其应用到优化算法中，可以通过最小化目标函数值来寻找最优解。

具体实现过程如下：

1. 首先，设置种群数量、进化代数、交叉概率和变异概率等参数。

2. 初始化种群，采用随机生成的方式获得初始种群。

3. 对每个个体，计算其适应度值，即目标函数值。

4. 根据适应度值，采用轮盘赌选择算法选择父母个体。

5. 通过交叉和变异操作获取新的子代个体，并计算其适应度值。

6. 用子代代替父代，更新种群。

7. 重复执行步骤3-6，直到达到设定的进化代数。

下面是基于凌日算法的matlab代码实现：