本文介绍了基于随机惯性权重、最优邻域扰动和动态转换概率策略的蝴蝶算法（IBOA）用于求解单目标优化问题，如Rosenbrock函数。通过详细步骤解释算法流程，并提供Matlab代码示例。
基于随机惯性权重策略+最优邻域扰动策略+动态转换概率策略的蝴蝶算法求解单目标优化问题
蝴蝶算法（IBOA）是一种新型的自然进化算法，它是通过模拟蝴蝶自然进化的行为过程来寻找最优解的。IBOA算法采用了随机惯性权重策略、最优邻域扰动策略和动态转换概率策略等方法来提高算法的搜索效率，从而能够更快速地找到最优解。
本文将介绍如何使用IBOA算法求解单目标优化问题，并附上Matlab代码以便读者参考。
首先，我们需要定义单目标优化问题的目标函数。在本文中，我们以Rosenbrock函数为例：
f(x)=∑i=1n−1[100(xi2−xi+1)2+(xi−1)2]f(x)=\sum_{i=1}^{n-1}[100(x_i^2-x_{i+1})^2+(x_i-1)^2]f(x)
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