本文介绍了一种自适应t分布变异缎蓝园丁鸟优化算法（ATVMBTO），它用于求解单目标优化问题。算法通过MATLAB实现，将缎蓝鸟优化算法与自适应t分布变异策略相结合，有效搜索复杂空间，找到全局最优解。通过调整参数，算法能适应不同问题并展现良好性能。
基于自适应t分布变异缎蓝园丁鸟优化算法求解单目标优化问题
自适应t分布变异缎蓝园丁鸟优化算法（Adaptive t-distribution Variance Mutated Blue Tit Optimization，简称ATVMBTO）是一种用于求解单目标优化问题的启发式优化算法。该算法结合了缎蓝鸟优化算法和自适应t分布变异策略，能够有效地搜索复杂的优化空间，并寻找全局最优解。
在ATVMBTO算法中，优化问题的解被表示为一群园丁鸟（Blue Tits）。每只园丁鸟代表一个解向量，通过不断地更新和迭代，最终找到最优解。下面是MATLAB代码实现ATVMBTO算法的示例：
function [bestSolution, bestFitness] = ATVMBTO(problem, maxIterations, populationSize
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