智能优化算法--鲨鱼优化算法：求解多目标优化问题附带MATLAB代码

智能优化算法–鲨鱼优化算法：求解多目标优化问题附带MATLAB代码

智能优化算法在解决多目标优化问题中表现出了极高的效果，鲨鱼优化算法就是其中之一。本文将会介绍这种算法的基础理论以及如何使用MATLAB代码实现。

首先，我们来了解一下鲨鱼优化算法的基础理论。其主要是通过模拟鲨鱼在寻找食物过程中的行为来实现优化。首先，算法会随机初始化一些鲨鱼代表解空间中的潜在解。然后，根据每个解的适应度值，移动鲨鱼的位置来寻找更好的解。在移动的过程中，算法会保留当前最优解，并不断优化。

接下来，我们来看一下如何使用MATLAB代码实现鲨鱼优化算法。首先，我们需要定义适应度函数，即多目标优化问题中的目标函数。然后，我们可以开始进行初始化。

function [x,fval]=SSA(fobj,n,lb,ub,maxiter)
%Initialize shark
for i=1:n
x(i,:)=lb+(ub-lb).*rand(size(lb));
end

%Initialize the best shark
f=feval(fobj,x’);
[bestfval,idx]=min(f);
bestshark=x(idx,:);
it=1;
while it<=maxiter
for i=1:n %Shark movement
Cmax=max(max(abs(ub-lb)));
a=2*(1-(it/maxiter)); %Update a
A=2arand()-a; %Update A
C=Cmax*((1-it/maxiter)^0.5); %Update C