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蛇鹫优化算法 SBOA｜2024年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
蛇鹫优化算法（SBOA）提出于 2024 年，模拟蛇鹫捕猎与逃跑两个阶段的策略切换。本包为 MATLAB 标准实现，返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线，适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
项目说明
蛇鹫优化算法（SBOA）
提出年份：2024 年 编程语言：MATLAB
蛇鹫优化算法（SBOA）是 2024 年提出的一种优化算法，模拟蛇鹫捕猎与逃跑两个阶段的策略切换。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数统一为 种群规模 / 迭代次数 / 下界 / 上界 / 维度 / 目标函数句柄
- 返回最优适应度值、最优解位置与逐代收敛曲线，可直接与其它算法对比
交付内容：SBOA.m 主算法文件、README.txt（参数说明与调用示例）
调用方式：[Best_score, Best_pos, SBOA_curve] = SBOA(N, T, lb, ub, dim, fitness)
运行环境：MATLAB，无需额外依赖，解压即可运行