﻿金豺优化算法（GJO）
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提出年份：2022
编程语言：MATLAB
交付文件：GJO.m、initialization.m、levy.m、README.txt（本文件）

函数签名
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function [Male_Jackal_score,Male_Jackal_pos,Convergence_curve]=GJO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

调用示例（Sphere 目标函数，30 维）
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fobj = @(x) sum(x.^2);
[Male_Jackal_score, Male_Jackal_pos, Convergence_curve] = GJO(30, 500, -100, 100, 30, fobj);

参数说明
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1) 种群规模        2) 最大迭代次数
3) 下界            4) 上界
5) 问题维度        6) 目标函数句柄
第 2 个参数是最大迭代次数。
目标函数句柄需要接受 1×dim 的行向量，返回一个标量适应度值。
本包已附带 initialization.m、levy.m 公共函数，无需另外下载。

输出说明
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Male_Jackal_score, Male_Jackal_pos, Convergence_curve
前两个通常是最优适应度值与对应的最优解位置，第三个是逐代收敛曲线。
