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人工兔优化算法 ARO｜2022年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
人工兔优化算法（ARO）提出于 2022 年，模拟兔子的绕道觅食与随机隐藏两种行为，让个体在远离其它兔子的方向上探索并随机躲藏以躲避天敌。本包为 MATLAB 标准实现，返回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
人工兔优化算法（ARO）
提出年份：2022 年 编程语言：MATLAB
人工兔优化算法（Artificial Rabbits Optimization，ARO）是 2022 年提出的一种优化算法，模拟兔子的绕道觅食与随机隐藏两种行为，让个体在远离其它兔子的方向上探索并随机躲藏以躲避天敌。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数与返回值统一，可直接与其它优化算法做对比实验
- 附带 README.txt，写清函数签名、包含文件与调用示例
交付内容：ARO.m、Get_Functions_details.m、SpaceBound.m、func_plot.m、main.m、README.txt
调用方式：[BestX, BestF, HisBestF] = ARO(500, 30, -100, 100, 30, @(x) sum(x.^2));
运行环境：MATLAB，解压即可运行