鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm）
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算法缩写：POA
提出年份：2022 年
编程语言：MATLAB
算法简介：模拟鹈鹕群体协作捕鱼，分靠近猎物与水面俯冲两阶段，本包同时附带改进版本与对比算法。

主文件：POA.m
函数签名：function[Best_score,Best_pos,POA_curve]=POA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness)

包含文件：
  - FAPosition.m
  - GWO.m
  - Get_Functions_details.m
  - IPOA.m
  - Logistic.m
  - MA.m
  - ODE.m
  - POA.m
  - PSO.m
  - func_plot.m
  - initialization.m
  - main.m

调用示例（目标函数用 Sphere 举例，请替换成自己的 fobj）：
  fobj = @(x) sum(x.^2);
  [Best_score, Best_pos, POA_curve] = POA(30, 500, -100, 100, 30, @(x) sum(x.^2));

参数说明：各入口参数的顺序与含义以上面函数签名为准；若与常见写法（种群规模 / 迭代次数 / 下界 /
上界 / 维度 / 目标函数句柄）不同，请直接查看该 .m 文件的 function 行。

版权说明：本包代码由原作者公开发布，版权与论文引用声明保留在原文件头部，
请遵守原作者声明；本包仅做整理、去水印与打包，未改动算法逻辑。
