本文介绍了使用自适应模拟退火粒子群优化算法解决单目标优化问题的方法，提供了一段基于MATLAB的代码示例，并强调了在应用中需要注意的目标函数设置、粒子数、维数、迭代次数以及边界处理和惯性权重调整等关键点。
自适应模拟退火粒子群优化算法求解单目标优化问题
随着计算机技术的不断发展和优化算法的不断涌现，优化问题的解决变得更加高效和准确。其中，自适应模拟退火粒子群优化算法是一个较为经典的优化算法，可以有效地解决单目标优化问题。
这里我们提供一个基于 MATLAB 编写的自适应模拟退火粒子群优化算法求解单目标优化问题的代码，帮助您快速了解该算法的实现过程。具体代码如下：
function [bestfit,bestpos]=MASPSO(fun,n,dim,iter)
%fun：运行的目标
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