基于蓝缎园丁鸟优化算法求解单目标问题（附Matlab代码）

基于蓝缎园丁鸟优化算法求解单目标问题（附Matlab代码）

介绍：
蓝缎园丁鸟优化算法（Blue Satin Bowerbird Optimization, BSO）是一种基于鸟群行为的启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。该算法模拟了蓝缎园丁鸟建造蓝色觅食场所的行为，通过模拟鸟群的觅食和搜索行为来寻找最优解。

算法原理：
蓝缎园丁鸟优化算法基于鸟类的觅食行为进行设计，算法中的个体被称为"鸟"。算法的整体流程如下：

1. 初始化种群：随机生成初始的鸟的位置和速度，并计算其适应度值。
2. 更新最优解：根据适应度值，更新全局最优解。
3. 更新速度和位置：根据当前位置和速度以及全局最优解，更新鸟的速度和位置。
4. 评估适应度：计算更新后的位置的适应度值。
5. 判断停止条件：如果满足停止条件，则终止算法；否则，回到第3步。

Matlab代码实现：
以下是使用Matlab实现蓝缎园丁鸟优化算法的示例代码：

% BSO参数设置
MaxIter = 100;      % 最大迭代次数
PopSize =