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霸王龙优化算法 TROA｜2023年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
霸王龙优化算法（TROA）提出于 2023 年，模拟霸王龙的狩猎与奔跑：用狩猎成功率判断能否突袭成功、用奔跑率与猎物逃跑率调节位置更新幅度，并保留最优个体作为追赶目标。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
霸王龙优化算法（TROA）
提出年份：2023 年 编程语言：MATLAB
霸王龙优化算法（Tyrannosaurus Optimization Algorithm，TROA）是 2023 年提出的一种优化算法，模拟霸王龙的狩猎与奔跑：用狩猎成功率判断能否突袭成功、用奔跑率与猎物逃跑率调节位置更新幅度，并保留最优个体作为追赶目标。
- 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：TROA.m、initialization.m、README.txt
调用方式：function [JJ,p,Convergence_curve1]=TROA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)
运行环境：MATLAB，解压即可运行