基于白鲨优化算法求解单目标优化问题

基于白鲨优化算法求解单目标优化问题

近年来，优化算法在解决各种实际问题中发挥了重要作用。其中，白鲨优化算法（Shark Optimization Algorithm，简称SOA）是一种基于鲨鱼行为的元启发式优化算法。它模拟了白鲨在觅食过程中的搜索行为，具有较强的全局搜索能力和快速收敛特性。本文将介绍如何使用Matlab实现基于白鲨优化算法的单目标优化问题求解。

算法原理：

白鲨优化算法的核心思想是模拟白鲨的觅食行为。白鲨在寻找猎物时，通过感知环境中的信息来调整自己的行动。算法首先随机生成一组初始解作为白鲨的初始位置，然后根据适应度函数评估每个解的适应度值。根据适应度值的大小，确定最优解和次优解的位置，并更新白鲨的位置。通过迭代更新，算法逐渐收敛到全局最优解。

Matlab实现：

以下是使用Matlab编写的基于白鲨优化算法的单目标优化问题求解的源代码：

% 参数设置
maxIter = 100;      % 最大迭代次数
popSize = 50;       % 种群大小
dim =