本文介绍了基于新授粉方式的花授粉算法（FPA）来解决单标目优化问题。通过模拟花朵授粉过程，该算法在解空间中寻找最优解。文中提供了相应的Matlab代码实现，包括参数设置、种群初始化、适应度计算及迭代优化。读者可以依据自己的问题调整目标函数和参数，应用此算法解决实际优化问题。
基于新授粉方式的花授粉算法求解单标目优化问题附Matlab代码
花授粉算法（Flower Pollination Algorithm，FPA）是一种启发式优化算法，受到植物授粉过程的启发而提出。该算法模拟了花朵互相授粉的过程，在解空间中搜索最优解。本文将介绍基于新授粉方式的FPA算法，并提供相应的Matlab代码。
首先，我们需要定义问题的目标函数。在本例中，我们将解决一个单目标优化问题。假设我们的目标是最小化一个连续型目标函数f(x)，其中x是一个n维向量。现在，让我们看一下如何使用FPA算法来解决这个问题。
以下是基于新授粉方式的FPA算法的Matlab实现：
% 参数设置
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
populationSize = 50; % 种群大小
n = 
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