非均匀变异的互利自适应缎蓝园丁鸟优化算法求解单目标优化问题

非均匀变异的互利自适应缎蓝园丁鸟优化算法求解单目标优化问题

缎蓝园丁鸟优化算法（Blue-Collar Blue-Jay Optimization, BBO）是一种基于自然界鸟类行为的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在传统的BBO算法中，鸟群成员的变异率是均匀分布的，而非均匀变异的互利自适应缎蓝园丁鸟优化算法（Non-uniformly Mutated Mutualistic Adaptive BBO, NMMABBO）通过引入非均匀变异率和互利自适应机制，增强了算法的探索和收敛能力。

下面是使用Matlab实现NMMABBO算法求解单目标优化问题的代码：

% 参数设置
N = 50; % 鸟群规模
Max_iter = 100; % 最大迭代次数
dim = 30