DOA野狗优化算法在MATLAB中是如何实现的？请提供一个简化的示例代码。

DOA野狗优化算法（DOA Wolf Optimization Algorithm）的实现涉及到模拟野狗群体的社会行为来解决优化问题。在MATLAB中，算法的实现需要定义问题的目标函数、约束条件以及搜索策略。以下是DOA算法在MATLAB中实现的一个简化示例：

参考资源链接：[DOA野狗优化算法：2021年新型智能优化方法](https://wenku.csdn.net/doc/4uyicxn5cs?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要定义一个目标函数，比如一个简单的二维测试函数，例如Rosenbrock函数：

function f = rosenbrock(x)
    f = (1 - x(1))^2 + 100 * (x(2) - x(1)^2)^2;
end

然后，编写DOA算法的核心实现代码。在MATLAB中，我们可以创建一个函数来模拟野狗群体的行为，包括领导机制和追踪机制。以下是一个非常简化的示例，用于说明如何在MATLAB中实现算法的核心思想：

% DOA野狗优化算法核心函数的简化实现
function [best_position, best_value] = DOA_optimization(function_handle, dim, bounds, population_size, max_iter)
    % 初始化野狗群体位置
    positions = bounds(1, :) + (bounds(2, :) - bounds(1, :)) .* rand(population_size, dim);
    % 计算初始群体的目标函数值
    values = arrayfun(@(index) function_handle(positions(index, :)), 1:population_size);
    [best_value, best_idx] = min(values);
    best_position = positions(best_idx, :);
    
    % DOA算法主循环
    for iter = 1:max_iter
        for i = 1:population_size
            % 模拟领导机制和追踪机制更新位置
            % 这里需要根据实际算法逻辑进行实现
            % ...
            % 假设更新后的位置为 new_positions
            new_position = positions(i, :) + ...;
            new_value = function_handle(new_position);
            
            % 更新个体位置
            if new_value < values(i)
                positions(i, :) = new_position;
                values(i) = new_value;
            end
            
            % 更新全局最优解
            if new_value < best_value
                best_position = new_position;
                best_value = new_value;
            end
        end
        % 迭代后的操作，比如收敛判断
        % ...
    end
end

在上述代码中，我们定义了一个`DOA_optimization`函数，该函数接受一个目标函数句柄、维度、搜索空间边界、种群大小和最大迭代次数作为输入参数。函数初始化一个种群，并计算每个个体的目标函数值。然后，通过主循环模拟野狗群体的行为，更新每个个体的位置，并根据目标函数值更新全局最优解。

请注意，这只是一个简化的示例，实际的DOA算法实现会更加复杂，需要根据算法的具体规则来编写代码，模拟野狗群体的捕食和追踪行为。为了更好地理解和实现该算法，你可以参考《DOA野狗优化算法：2021年新型智能优化方法》一书，该书详细介绍了算法的原理和实现步骤，对你的研究将大有帮助。

参考资源链接：[DOA野狗优化算法：2021年新型智能优化方法](https://wenku.csdn.net/doc/4uyicxn5cs?spm=1055.2569.3001.10343)