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。
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 * (x
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