本文介绍了如何运用野狗优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）解决单目标优化问题，提供了相应的MATLAB实现代码。通过模拟灰狼的行为，算法寻找使简单数学函数达到最小值的变量。文章还展示了代码结构和主要参数设置，强调实际应用中可能需要根据问题进行调整。"
18255557,1178479,C# 使用DataSet高效解析XML,"['C#编程', 'XML处理', '数据操作', 'dataset']
基于野狗优化算法求解单目标优化问题
优化算法在工程和科学领域中具有广泛的应用。野狗优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于灰狼行为的启发式优化算法，它模拟了灰狼群体中的协作和竞争行为。在本文中，我们将介绍如何使用野狗优化算法解决单目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码。
首先，让我们来定义问题。我们将使用一个简单的数学函数作为我们的优化目标。假设我们要最小化以下函数：
f(x) = (x^2) + sin(x)
我们的目标是找到使函数f(x)取得最小值的变量x的值。
以下是使用野狗优化算法求解单目标优化问题的MATLAB代码：
% 野狗优化算法
function [bestSolution, bestFitness] = greyWolfOptimizer
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