基于模拟退火改进鸡群算法求解单目标优化问题

基于模拟退火改进鸡群算法求解单目标优化问题

在单目标优化问题中，我们经常需要寻找一个函数的最优解。为了解决这个问题，许多优化算法被提出和应用。其中，模拟退火算法和鸡群算法是两个被广泛研究和使用的优化方法。本文将介绍一种基于模拟退火改进鸡群算法，用于求解单目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于统计力学原理的全局优化算法。它模拟了固体物质退火的过程，通过接受较差的解以避免陷入局部最优解。鸡群算法（Chicken Swarm Optimization, CSO）是一种模拟鸡群觅食行为的启发式优化算法，通过模拟鸡群中鸡的个体行为和群体协作来搜索最优解。

将模拟退火和鸡群算法相结合，可以充分利用两种算法的优点，提高搜索效率和优化性能。下面是基于模拟退火改进鸡群算法的MATLAB代码实现：

% 设置算法参数
maxIter = 200; % 最大迭代次数
T = 100; % 初始温度
alpha =