问题

鹈鹕算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种相对较新的启发式优化算法，模拟了鹈鹕鸟觅食的行为。这种算法通常用于解决复杂的优化问题，如函数优化、路径规划、调度问题等。基站选址问题通常是一个复杂的优化问题，需要考虑覆盖范围、干扰、成本等多个因素。

由于鹈鹕算法不是广泛使用的经典算法（如遗传算法、粒子群优化算法等），且其实现细节可能因研究者和应用场景的不同而有所差异，因此这里无法直接提供一个标准的鹈鹕算法Matlab源码来解决基站选址问题。不过，我可以为你提供一个大致的框架和步骤，指导你如何结合鹈鹕算法的原理和基站选址问题的特点来编写Matlab代码。

鹈鹕算法基本框架
初始化：设置算法参数（如种群大小、迭代次数、搜索空间等），并随机生成初始解集（即一组基站选址方案）。

适应度评估：根据基站选址问题的目标函数（如最大化覆盖范围、最小化成本等），计算每个解的适应度值。

鹈鹕行为模拟：

觅食行为：模拟鹈鹕的觅食过程，更新解的位置。
协作行为：考虑鹈鹕之间的协作，通过信息交换来改进解。