本文介绍了蝠鲼觅食优化算法（MRFO）的原理，这是一种模仿蝙蝠和鲼鱼觅食的元启发式算法。MRFO用于寻找最优解，文章提供了Matlab实现的源代码，详细阐述了算法的初始化、迭代优化过程，并强调适应度函数需根据实际问题定义。读者可以依据自身需求调整代码。
蝠鲼觅食优化算法（MRFO）在求解最优目标的问题上具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab编写基于MRFO算法的最优目标解决方案，并提供相应的源代码。
蝠鲼觅食优化算法（MRFO）是一种模拟自然界蝙蝠和鲼鱼觅食行为的元启发式算法。它通过模拟蝙蝠和鲼鱼的觅食过程，寻找最优解。算法的基本思想是蝙蝠和鲼鱼在搜索空间中以一定的速度和策略移动，根据当前最优解的位置和信息素信息来调整搜索策略，以找到更优的解。
以下是使用Matlab实现MRFO算法求解最优目标的源代码：
% 参数设置
N = 100; % 蝙蝠数量
Lb = -10; % 搜索空间下界
Ub = 10
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