鼠群优化（Rat swarm optimization，RSO）算法是于2020年提出的一种寻优精度高、全局搜索性能强的新型仿生

鼠群优化（RSO）算法是一种受到自然界中老鼠群行为启发的优化算法，它在2020年由研究人员提出，旨在解决复杂优化问题。RSO算法借鉴了鼠群在寻找食物或逃避危险时表现出的集体智慧，通过模拟老鼠的觅食行为和逃避策略，进行全局搜索，以达到找到最优解的目的。 在MATLAB环境下实现RSO算法，主要涉及到以下几个关键步骤和函数： 1. **初始化鼠群**：初始化过程由`init.m`函数负责，通常包括设定鼠群的大小（即个体数量）、设置参数（如学习因子、惯性权重等），以及为每个个体随机分配初始位置和速度。 2. **目标函数**：`fun_info.m`文件可能定义了待优化的目标函数，这是RSO算法要最小化或最大化的目标。目标函数的选取应根据实际问题来设定，它可以是复杂的数学表达式或者工程问题的评价指标。 3. **更新规则**：RSO算法的核心在于迭代过程中个体位置和速度的更新。`rso.m`文件通常包含了这些更新规则的实现。每一轮迭代，每个个体都会根据当前位置、邻居的最佳位置和全局最佳位置调整其速度和位置。这包括了对速度和位置的线性组合，其中涉及到惯性权重、学习因子和探索与开发的平衡。 4. **全局最佳位置的更新**：在每次迭代后，`main_rso.m`主程序会检查所有个体的位置，如果发现有新的更优解，就会更新全局最佳位置。这个过程反映了鼠群在搜索空间中的探索与学习。 5. **可视化**：`fun_plot.m`文件可能用于结果的可视化，例如绘制个体位置随迭代次数的变化图、目标函数值的收敛曲线等，帮助分析算法的性能和收敛性。 鼠群优化算法的优势在于其强大的全局搜索能力，能够有效地避免局部最优。然而，像所有群智能算法一样，RSO也可能面临收敛速度慢、参数敏感等问题，需要通过调整参数和改进策略来优化。 阅读`鼠群优化算法.pdf`文档将有助于深入理解RSO算法的理论基础和具体实现细节，包括适应度函数、更新策略、收敛性分析等。在实际应用中，用户需要根据特定问题调整算法参数，以达到最佳优化效果。同时，与其他优化算法如遗传算法、粒子群优化等进行比较，可以帮助我们选择最适合问题的解决方案。