基于MATLAB的黑猩猩算法解决单目标问题

基于MATLAB的黑猩猩算法解决单目标问题

黑猩猩算法（Gorilla Algorithm）是一种基于自然界黑猩猩行为的优化算法，它模拟了黑猩猩在寻找食物和社交行为中的策略。该算法通过模拟黑猩猩群体的协作和竞争来搜索最优解。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现黑猩猩算法来解决单目标优化问题。

算法步骤：

1. 初始化参数和种群：设置种群大小、最大迭代次数、搜索范围等参数，并生成随机初始种群。
2. 评估适应度：对每个个体计算适应度值，评估其在目标函数上的性能。
3. 更新最优个体：根据适应度值选择当前最优个体，并记录其位置和适应度值。
4. 更新种群：根据当前最优个体以及群体的协作和竞争策略，更新种群中每个个体的位置。
5. 达到停止条件：判断是否满足停止条件，例如达到最大迭代次数或找到满意的解。
6. 返回最优解：返回最优个体的位置和适应度值。

下面是使用MATLAB实现黑猩猩算法的示例代码：

% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxIterations = 100;