本文介绍了适应度相关优化器的基本原理，并提供了一个MATLAB代码示例，用于解决单目标优化问题。优化器通过调整候选解的适应度值，逐步优化目标函数，虽然可能找到局部最优解，但对全局最优解不保证。
基于适应度相关优化器求解单目标优化问题（附带MATLAB代码）
在优化问题中，我们常常面临着需要找到使得某个目标函数取得最大或最小值的变量组合的挑战。适应度相关优化器是一类基于目标函数的适应度值来驱动搜索的优化方法。在本文中，我们将介绍适应度相关优化器的基本原理，并提供一段MATLAB代码来解决单目标优化问题。
适应度相关优化器的基本原理是通过不断调整候选解的适应度值，从而逐步优化目标函数的取值。这类优化方法通常有一个初始的候选解集合，然后通过计算每个候选解的适应度值来评估其质量。根据适应度值的大小，优化器会采取不同的策略来选择下一步的搜索方向，以期望找到更好的解。
下面是一个使用适应度相关优化器求解单目标优化问题的MATLAB代码示例：
% 定义目标函数
function fitness = objectiveFunction(x)
% 在这里定义你的目标函数
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