基于缎蓝园丁鸟优化算法的目标优化 MATLAB 仿真

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本文详述了如何运用缎蓝园丁鸟优化算法(DABO)解决MATLAB中的目标优化问题。通过模拟园丁鸟的觅食行为,DABO算法寻找Rosenbrock函数的最小值。文章提供了算法实现和主函数调用的代码示例,以展示DABO算法在目标优化问题中的应用和找到的最优解。

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基于缎蓝园丁鸟优化算法的目标优化 MATLAB 仿真

缎蓝园丁鸟优化算法(DABO)是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法。它模拟了园丁鸟寻找食物的行为,通过优化问题中的目标函数来寻找最优解。本文将介绍如何使用 MATLAB 对目标优化问题进行仿真,并使用 DABO 算法寻找最优解。

首先,我们需要定义目标函数。在本示例中,我们将使用经典的 Rosenbrock 函数作为目标函数。Rosenbrock 函数在寻找最小值时常被用作优化问题的基准测试函数,其定义如下:

function y = rosenbrock(x)
    y = sum(100 * 
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