大鼠族群优化算法 Matlab 实现

大鼠族群优化算法 Matlab 实现

大鼠族群优化算法是一种基于自然进化过程的启发式优化算法，其灵感来源于大自然中生物的群体行为。在该算法中，将待优化问题看做是食物，大鼠则代表解决方案。大鼠们在搜索过程中会相互沟通交流并迭代调整自己的解，从而得到更加优秀的解决方案。

本文将介绍如何使用 Matlab 实现大鼠族群优化算法，并通过一个实例来说明其应用。

首先，我们需要定义适应度函数，即评估当前解决方案的函数。在本例中，我们以 Rosenbrock 函数为例：

function [z] = rosenbrock(x,y)
z=100*(y-x.^2).^2+(1-x).^2;
end

接下来，我们需要定义最大迭代次数、鼠群大小和初始解等参数：

% 最大迭代次数
max_iter=500;
% 鼠群大小
pop_size=30;
% 初始解
x(1:pop_size,1)=10*(rand(pop_size,1)-0.5);
x(1:pop_size,2)=10*(rand(pop_size,1)-0.5);

接着，我们可以开始编写主要的优化算法代码：

% 初始化最优解和适应度函数值
best_x=zeros(1,2);
best_fi=rosenbrock(best_x(1),best_x(2));

for i=1:max_iter
    % 计算每只大鼠的适应度函数值