鱼鹰优化算法matlab代码

以下是使用MATLAB编写的鱼鹰优化算法的代码示例：

% 鱼鹰优化算法
function [bestSolution, bestFitness] = fishEagleAlgorithm(populationSize, maxIterations)
    % 初始化种群
    population = initializePopulation(populationSize);
    % 计算种群适应度
    fitness = calculateFitness(population);
    % 记录当前最佳解和适应度
    [bestFitness, bestIndex] = min(fitness);
    bestSolution = population(bestIndex,:);
    
    % 迭代更新种群
    for iteration = 1:maxIterations
        % 更新位置和速度
        [population, velocity] = updatePopulation(population);
        % 修正位置和速度
        population = repairPopulation(population);
        
        % 计算新的适应度
        newFitness = calculateFitness(population);
        
        % 更新最佳解和适应度
        [minFitness, minIndex] = min(newFitness);
        if minFitness < bestFitness
            bestFitness = minFitness;
            bestSolution = population(minIndex,:);
        end
        
        % 更新群体信息素浓度
        population = updatePheromone(population, velocity);
    end
end

% 初始化种群
function population = initializePopulation(populationSize)
    % 根据问题需要进行初始化操作，例如随机生成个体的位置等
    % 这里只是一个示例，需要根据具体问题进行修改
    population = rand(populationSize, numVariables);
end

% 计算适应度
function fitness = calculateFitness(population)
    % 根据问题需要计算种群个体的适应度
    % 这里只是一个示例，需要根据具体问题进行修改
    fitness = sum(population, 2);
end

% 更新位置和速度
function [newPopulation, velocity] = updatePopulation(population)
    % 根据鱼鹰优化算法进行位置和速度的更新
    % 这里只是一个示例，需要根据具体问题进行修改
    newPopulation = population + velocity;
    velocity = rand(size(population)) .* velocity + rand() * (bestSolution - population);
end

% 修正位置和速度
function population = repairPopulation(population)
    % 如果某些个体的位置超出了问题的范围，可以进行修正操作
    % 这里只是一个示例，需要根据具体问题进行修改
    population(population < lowerBound) = lowerBound;
    population(population > upperBound) = upperBound;
end

% 更新信息素浓度
function population = updatePheromone(population, velocity)
    % 根据鱼鹰优化算法更新信息素