本文介绍了如何使用孔雀优化算法（POA）解决单目标优化问题，以Rosenbrock函数为例，阐述了算法原理，并提供了MATLAB代码实现。在迭代500次后，POA能有效找到最小化函数值的最优解。
使用孔雀优化算法求解单目标优化问题
孔雀优化算法（Peafowl Optimization Algorithm，POA）是一种基于仿生学思想和自然选择进化策略的优化算法。它模拟了孔雀的繁殖行为和健康状况，通过不断地竞争和适应环境来达到最佳的优化结果。本文将介绍如何使用孔雀优化算法来求解单目标优化问题，并提供MATLAB代码实现。
首先，我们需要定义待优化的问题和目标函数。这里以经典的无约束优化问题——Rosenbrock函数为例：
f(x,y)=(a−x)2+b(y−x2)2 f(x,y) = (a - x)^2 + b(y - x^2)^2 f(x,
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