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1.程序功能描述
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真，输出收敛曲线以及三维曲面最高点搜索结果。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
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for ij = 1:Mgen
% 初始化本代最佳适应度及对应解
yfit = 0.0;
xbest = zeros(1,2); % 初始设定为零向量
idx0 = 0;
% 计算当前种群中每个个体的适应度
for i = 1:Npop
tmp = Xpop(i,:);
x = func_Decode(tmp, Nvar);
Dec_Pop(i,:) = x; % 解码并存储
fitness(i) = func_Evaluate(x); % 计算适应度
% 更新最佳解
if fitness(i) > yfit
yfit = fitness(i);
idx0 = i;
xBest = x;
end
end
% 复制当前种群用于下一步操作
Xpop_tmp = Xpop;
% 执行交叉操作
for i = 1:2:Npop
i1 = func_Tournament(fitness,Prob0);
i2 = func_Tournament(fitness,Prob0);
tmp1 = Xpop(i1,:);
tmp2 = Xpop(i2,:);
r = rand;
if (r < Prob1)
Xpair = func_cross(tmp1,tmp2);
Xpop_tmp(i,:) = Xpair(1,:);
Xpop_tmp(i+1,:) = Xpair(2,:);
else
Xpop_tmp(i,:) = tmp1;
Xpop_tmp(i+1,:) = tmp2;
end
end
% 执行变异操作
for i = 1:Npop
Xpop0 = Xpop_tmp(i,:);
Xpop1 = func_Mut(Xpop0,Prob2);
Xpop_tmp(i,:) = Xpop1;
end
% 保留当前代最佳个体
Xpop_tmp(1,:) = Xpop(idx0,:);
Xpop = Xpop_tmp;
end
584.本算法原理
海鸥优化算法(SOA Seagull Optimization Algorithm)是一种新兴的启发式优化方法，它借鉴自然界中海鸥在觅食时展现出的智能行为，如集群协作、竞争与探索策略，来解决复杂的优化问题，尤其是三维曲面的最高点搜索问题。该算法通过模拟海鸥群体在空中飞行、搜寻食物源的过程，探索解空间以找到全局最优解。
海鸥优化算法的核心在于模拟海鸥的三种基本行为：搜索飞行 、跟随飞行 和掠食飞行。这些行为被转化为算法中的探索、开发和优化策略，旨在高效地搜索解空间。
在三维曲面最高点搜索问题中，目标函数f(x,y,z)定义了曲面的高度，优化目标是最大化这个函数值。因此，上述海鸥的位置更新策略直接应用于x,y,z三个维度上，每次迭代后，通过评估新位置的f(xnew,ynew,znew)来决定是否更新个体的最优解以及全局最优解。
5.完整程序
VVV