猫群优化算法matlab

### 粒子群优化算法与猫群优化算法

粒子群优化（PSO）算法受到自然界中鸟群觅食行为的启发，通过模拟这一过程来寻找全局最优解[^1]。然而，对于特定提到的猫群优化(CSO, Cat Swarm Optimization)算法，在Matlab中的实现则基于不同原理。

#### 猫群优化简介
猫群优化是一种模仿猫咪狩猎和探索环境的方式来进行寻优的过程。该方法将种群分为两组：追踪状态下的猫（Seeking Mode Cats），负责局部搜索；游荡状态下的猫（Tracing Mode Cats），执行全局探测。两种状态下猫的行为交替进行以达到平衡。

#### CSO在MATLAB中的基本框架
下面给出一段简化版CSO伪代码及其对应的MATLAB实现：

function [bestPosition,bestFitness]=cso(func,nVar,popSize,maxIter)
    % 初始化参数...
    
    for iter=1:maxIter
        
        %% 追踪模式 (Seeking Mode)
        for i=1:mixNum %# mixNum表示处于seeking mode 的数量
            
            tempPos = curPositions(i,:);
            
            % 更新位置并评估适应度...
            
            if newFit<curFitness(i),
                curPositions(i,:)=tempPos;
                curFitness(i)=newFit;
                
                % 更新最佳解...
            end
        end
    
        %% 游荡模式 (Tracing Mode)
        for j=mixNum+1:popSize
            
            dir=rand(1,nVar)*2-1; %# 随机方向向量 [-1,+1]
            stepLen=(rand*maxStep); %# 步长范围内的随机数
            
            newPos=curPositions(j,:) + dir.*stepLen;
            
            % 边界处理及适应度计算...

            if fitNew>fitOld,
               curPositions(j,:)=newPos;
               
               % 更新个人极值和个人历史记录...
               
               % 更新全局最优解...
            end
        end
    end
end

此段程序展示了如何利用循环结构分别对两类不同的猫实施操作，并依据各自特点调整其行动策略从而完成一次完整的迭代运算。需要注意的是实际应用时还需考虑更多细节如边界条件控制、变异机制引入等。