逃逸鸟搜索算法在单目标优化问题中的应用（附带MATLAB代码）

逃逸鸟搜索算法在单目标优化问题中的应用（附带MATLAB代码）

简介
逃逸鸟搜索算法（Escape Bird Search Algorithm，简称EBSA）是一种基于鸟类行为的启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。该算法通过模拟鸟类的觅食行为，利用种群中个体间的相互作用和信息传递来搜索最优解。在本文中，我们将介绍逃逸鸟搜索算法的基本原理，并提供MATLAB代码实现。

逃逸鸟搜索算法原理
逃逸鸟搜索算法的核心思想是模拟鸟群觅食时的行为。在觅食过程中，鸟类通过个体间的信息共享和相互作用，逐渐找到最佳的食物源。逃逸鸟搜索算法将优化问题转化为搜索最佳解的过程，并通过一系列的迭代来逐步优化解的质量。

算法步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的鸟类个体作为初始解。
2. 计算适应度：根据问题定义的适应度函数，计算种群中每个个体的适应度值。
3. 更新鸟类位置：根据适应度值和一定的移动策略，更新每个鸟类的位置。
4. 评估逃逸事件：根据一定的概率，判断是否触发逃逸事件。
5. 执行逃逸行为：如果逃逸事件被触发，个体会以更大的步长进行移动。
6. 更新适应度：根据新的位置，重新计算个体的适应度值。
7. 选择最优解：根据适应度值，选择当前种群中的最优解作为全局最优解。</