BOA蝴蝶优化算法Matlab仿真及其在20个目标函数中的测试

BOA蝴蝶优化算法Matlab仿真及其在20个目标函数中的测试

蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）是一种基于群集智能的全局优化算法，源于对蝴蝶簇行动的模拟。BOA算法通过对蝴蝶簇群体行动方式和行为进行建模和仿真，以自然界中蝴蝶生长和觅食的智能行为为基础，实现全局搜索优化。

本文将介绍BOA蝴蝶优化算法在Matlab环境中的仿真实现，并通过测试20个不同的目标函数来评估该算法的性能。以下是详细说明和代码实现。

1. BOA蝴蝶优化算法的实现

1. 初始化BOA算法参数

BOA算法需要几个重要的参数来控制其行为，包括迭代次数、蝴蝶数量、种群群体参数、蝴蝶簇半径等。下面是BOA算法初始化的最常见设置。

%算法参数设置
para.n=30; % 蝴蝶数量
para.maxiter=