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侏儒猫鼬优化算法 DMOA｜2022年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
侏儒猫鼬优化算法（DMOA）提出于 2022 年，模拟侏儒猫鼬家族的分工觅食与睡巢行为：首领带领全群觅食，用睡巢的局部扰动扩大搜索范围，并用轮盘赌挑选新的候选巢穴。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
侏儒猫鼬优化算法（DMOA）
提出年份：2022 年 编程语言：MATLAB
侏儒猫鼬优化算法（Dwarf Mongoose Optimization Algorithm，DMOA）是 2022 年提出的一种优化算法，模拟侏儒猫鼬家族的分工觅食与睡巢行为：首领带领全群觅食，用睡巢的局部扰动扩大搜索范围，并用轮盘赌挑选新的候选巢穴。
- 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：DMOA.m、RouletteWheelSelection.m、README.txt
调用方式：function [BEP,BEF,BestCost]=DMOA(nPop,MaxIt,VarMin,VarMax,nVar,F_obj)
运行环境：MATLAB，解压即可运行