使用代码演示一下海洋捕食者算法在matlab当中使用

海洋捕食者优化（MOPSO）是一种基于社会行为的搜索算法，它模拟了海鸟群体的觅食策略。在MATLAB中实现MOPSO需要一些库支持，如`GlobalOptimization Toolbox`。以下是一个简化的MOPSO算法的MATLAB代码示例，用于求解多目标优化问题：

% 导入所需工具箱
if ~isToolboxAvailable('GlobalOptimization')
    error('Please install Global Optimization Toolbox for this demo.');
end

% 定义优化函数的目标函数（这里用简单的ZDT1函数为例）
f = @(x) zdt1(x);

% 参数设定
options = optimoptions(@mopso,'Display','iter','PopulationSize',50,'MaxIterations',100); % 设置种群大小和最大迭代次数

% 创建MOPSO优化器
optimizer = mopso(options,f);

% 开始优化
[~, fval] = run(optimizer);
solution = optimizer.X;
fitness = optimizer.Fitness;

% 输出结果
disp(['Best solution found: ', num2str(solution), ' with fitness: ', num2str(fval)])

在这个例子中，`zdt1`函数是一个多目标优化问题的例子，`mopso`是MATLAB内置的MOPSO算法函数。`run`函数用于执行优化。