本文介绍了矮猫鼬优化算法在解决单目标优化问题时的优势，如全局搜索能力和快速收敛速度，并提供了算法的Matlab代码实现。通过一个经典单峰函数最小化的例子，展示了算法的应用，实验表明STWO算法在求解速度和精度上表现出色。
矮猫鼬优化算法解单目标优化问题(Matlab代码)
传统的优化算法在解决单目标优化问题时可能会出现陷入局部最优解或计算迭代次数多等问题，而矮猫鼬优化算法具有全局搜索能力和较快收敛速度，逐渐被研究者所重视。本文提供矮猫鼬优化算法的 Matlab 代码，并附上一个应用示例。
矮猫鼬优化算法(Short-tailed weasel optimization, STWO)是由 Ma et al.(2016) 提出，其模拟了矮猫鼬在狩猎中的行为方式，通过群体协作、随机探索、衰减算子等策略，逐步寻找最优解。具体实现过程见以下 Matlab 代码：
function [best, best_f, iter] = STWO(fhd, dim, lb,</
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