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Golden Eagle Optimizer (GEO) 是一种多目标优化算法，旨在解决复杂的优化问题。以下是该算法的核心源代码说明：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Golden Eagle Optimizer (GEO) 源代码版本 1.0% 该代码适用于在自己的项目中使用时，需移除 'GetFunctionDetails' 函数% 并定义以下参数：% fun : 函数句柄，指向 .m 文件，该文件应接受整个种群 'x' 作为输入% 并返回所有种群成员的目标函数值列向量% nvars : 决策/设计变量的数量% lb : 决策变量的下界（需为 1 x nvars 的矩阵）% ub : 决策变量的上界（需为 1 x nvars 的矩阵）% GEO 将返回以下结果：% x : 最优解% fval : 最优解的目标函数值% ConvergenceCurve : 收敛曲线数据% 输入示例：% options.PopulationSize = 50;% options.MaxIterations = 1000;% [fun,nvars,lb,ub] = GetFunctionDetails(FunctionNumber);% options.AttackPropensity = [0.5, 2];% options.CruisePropensity = [1, 0.5];% [x, fval, ConvergenceCurve] = GEO(fun, nvars, lb, ub, options);% % % 可视化结果% PlotResults(fun, lb, ub, FunctionNumber, ConvergenceCurve)
通过上述代码运行可获得以下结果：
PlotResults 函数可以直观地展示优化过程中的数据趋势。PopulationSize：种群规模，建议在 50 到 200 之间调整。MaxIterations：最大迭代次数，建议根据问题复杂度设置。AttackPropensity：攻击倾向度，控制算法的突变操作。CruisePropensity：巡航倾向度，控制算法的稳定操作。如需完整代码或进一步技术支持，请联系相关技术团队或开发者社区。
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