本文介绍了如何结合布谷鸟算法和灰狼算法解决最优目标问题，提供了MATLAB实现代码。算法通过模拟布谷鸟寄生行为和灰狼群体追逐来逐步优化目标函数，适用于各种优化问题。
基于布谷鸟算法结合灰狼算法求解最优目标
在本文中，我们将介绍如何使用布谷鸟算法和灰狼算法的组合来求解最优目标问题。我们将提供相应的MATLAB代码，以便读者可以直接实现和测试这种算法组合的效果。
布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm）是一种基于自然界布谷鸟寄生行为的启发式优化算法。算法的核心思想是通过模拟布谷鸟寄生行为来搜索最优解。布谷鸟在寄生时会选择合适的宿主鸟巢，而寻找最优解的过程就相当于寻找最适合的宿主鸟巢。算法通过生成一组初始解（即鸟巢）并在每次迭代中更新这些解来逐步优化目标函数。
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）是一种模拟灰狼群体行为的优化算法。算法中的每个个体都被视为一只灰狼，并通过模拟狼群的追逐行为来搜索最优解。灰狼算法通过迭代更新每个个体的位置和状态，以寻找最优解。
下面是使用MATLAB实现布谷鸟算法结合灰狼算法的代码：
% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
maxIter 
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