基于MATLAB的鹰群优化算法求解单目标优化问题

基于MATLAB的鹰群优化算法求解单目标优化问题

鹰群优化算法（Eagle Optimization Algorithm，EOA）是一种基于自然界中鹰群觅食行为的启发式优化算法。该算法模拟了鹰群中个体之间的竞争和协作，通过迭代搜索的方式寻找最优解。本文将介绍如何使用MATLAB实现鹰群优化算法，并解决单目标优化问题。

算法原理
鹰群优化算法的基本思想是模拟鹰群中的狩猎行为。鹰群中的每只鹰都有自己的位置和速度，它们通过觅食来获取能量。在搜索过程中，鹰群中的个体通过竞争和协作来提高搜索效率。具体而言，算法包括以下步骤：

1. 初始化鹰群的位置和速度。
2. 计算每只鹰的适应度值，即目标函数的取值。
3. 根据适应度值选择一只“领导鹰”。
4. 更新鹰群中每只鹰的位置和速度。
5. 根据一定的规则更新“领导鹰”的位置。
6. 重复步骤2至5，直到满足停止条件。

MATLAB实现
下面是使用MATLAB实现鹰群优化算法求解单目标优化问题的示例代码：

% 参数设置
N = 50; % 鹰的数量
max_iter = 100; %