本文介绍了基于布谷鸟算法改进的动态控制布谷鸟算法（DDCS），用于解决单目标优化问题。DDCS通过动态控制策略提升搜索效率和收敛速度。文中附带了MATLAB代码示例，详细展示了算法的实现过程，包括布谷鸟种群初始化、适应度值计算、寄生与随机行为的选择以及种群更新。注意，适应度函数需根据具体优化问题进行定制。
基于改进的布谷鸟算法求解单目标优化问题（DDCS）附带MATLAB代码
布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于布谷鸟的繁殖行为。它通过模拟布谷鸟的寄生行为和鸟巢搜索策略，以寻找最优解。在CSA的基础上，我们提出了一种改进的布谷鸟算法，称为动态控制布谷鸟算法（Dynamic Control Cuckoo Search，DDCS），以更好地解决单目标优化问题。
DDCS算法的主要思想是引入动态控制策略，通过调整布谷鸟算法的参数和操作概率，以提高搜索效率和收敛速度。下面是MATLAB代码实现DDCS算法的示例：
% DDCS算法参数设置
nests = 50; % 布谷鸟种群数量
maxIter = 100
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