声纳启发优化（SIO）是一种模拟声纳系统的优化算法，挺适合用来复杂的连续优化问题。它的核心思想就像声纳发射声波定位目标一样，通过一系列的发射与回波来找出问题的最优解。整个过程包括初始化、发射与回波、更新策略、演化过程，直到最终停下。这种算法可以通过 MATLAB 来实现，挺适合用在不同的实际优化问题中。你可以根据自己需求调节参数，像种群大小、迭代次数等，来优化算法的表现。不过，记得在使用之前先搞清楚问题的定义，保证适应度函数的正确性。如果你是第一次接触，建议先进行一些调试测试，看它在不同场景下的表现。