白冠鸡算法如何应用于Matlab求解单目标优化问题？

本文共计634个文字，预计阅读时间需要3分钟。

1. 简介近期，已提出多种智能算法来寻找复杂工程问题的最佳解决方案。这些算法能搜索易变的多维解空间，并及时找到最优答案。本文提出了一种新的元启发式开发方法。

1 简介

最近，已经提出了许多智能算法来寻找复杂工程问题的最佳解决方案。这些算法可以搜索易变的多维解空间，并及时找到最优答案。在本文中，提出了一种新的元启发式方法，该方法可以激发称为 Coot 的鸟群的行为。 Coot算法模拟了鸟类在水面上的两种不同运动方式：第一阶段，鸟类的运动是不规则的，第二阶段是有规律的。蜂群向一群领先的领导者移动以达到食物供应；蜂群末端的运动是一串coot的形式，每个coot都在其前面的coot后面移动。然后该算法在多个测试函数上运行，并将结果与众所周知的优化算法进行比较。此外，解决了拉压弹簧、压力容器设计、焊接梁设计、多片盘式离合器制动器、阶梯锥带轮问题、悬臂梁设计、减速器设计问题、滚动体轴承问题等几个实际问题该算法用于确认该算法的适用性。结果表明，该算法能够胜过大多数其他优化方法。