协同优化算法CO解决三个测试案例，数值计算，多元函数，减速器，详细matlab脚本文件代码

协同优化算法（Cooperative Optimization Algorithm，简称COA）是一种用于处理复杂优化问题的算法，它结合了群体智能的概念，通过协作的方式寻找最优解。在MATLAB中实现协同优化算法通常涉及到遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）或其他类似框架。

以下是使用MATLAB编写一个简单示例，用于协同优化算法解决三个例子：数值计算、多元函数最小化以及优化机器学习模型中的减速器参数。请注意，这只是一个简化的框架，实际应用可能需要更复杂的代码结构：

% 导入必要的库
import optimization.*
import gator.*

% 1. 数值计算
function f1(x)
    % 定义简单的一维线性函数
    return x(1)^2 - x(1) + 0.5;
end

options = optimoptions(@fminsearch);
[x1, fval1] = fminsearch(@(x)f1(x), [0; 0], options); % 使用fminsearch作为基础优化器

% 2. 全局最小化多元函数
function f2(x)
    return sum(x.^2);
end
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100); % 使用遗传算法
[x2, fval2] = ga(f2, [], [], [], [], [], [], [], options);

% 3. 优化机器学习模型参数 (这里假设SVM为例)
model = fitcsvm(X_train, Y_train); % 假设X_train和Y_train为训练数据
objective = @(theta) svmStruct(model, X_test, Y_test).loss; % 定义损失函数
options = struct('Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[x3, ~] = fminunc(objective, model.Theta, options);

% 输出结果
fprintf('Example 1: Minimizing Function f1: \n');
disp(['Solution: ', num2str(x1), ', Value: ', num2str(fval1)]);
fprintf('Example 2: Global Minimum of Function f2: \n');
disp(['Solution: ', num2str(x2), ', Value: ', num2str(fval2)]);
fprintf('Example 3: SVM Model Parameters: \n');
disp(['Solution: ', mat2str(x3)]);

%