本文介绍了动态控制布谷鸟算法（DDCS），一种改进的布谷鸟算法，旨在解决传统算法的收敛速度慢和动态调整能力不足的问题。DDCS通过动态调整参数来提高搜索效率和收敛速度。文中提供了MATLAB实现DDCS算法的代码框架，并强调了适应度函数、新解生成和种群更新函数在实际应用中的重要性，表明DDCS适用于复杂优化问题的求解。
基于动态控制布谷鸟算法求解单目标优化问题（DDCS）附MATLAB代码
布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm，CS）是一种基于自然界布谷鸟寄生行为的启发式优化算法。它通过模拟布谷鸟的寄生行为来寻找最优解。然而，传统的布谷鸟算法存在一些问题，如收敛速度较慢和缺乏动态调整能力。为了解决这些问题，动态控制布谷鸟算法（Dynamic Control Cuckoo Search，DDCS）被提出。
DDCS算法通过引入动态控制机制来提高布谷鸟算法的性能。它根据当前问题的特征和求解过程的需求动态调整算法参数，以提高搜索效率和收敛速度。下面是使用MATLAB实现DDCS算法的代码示例：
% DDCS算法参数设置
population_size = 50; % 种群大小
dimension = 30
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