智能优化算法-逃生鸟搜索算法：基于逃生鸟搜索算法求解单目标优化问题

智能优化算法-逃生鸟搜索算法：基于逃生鸟搜索算法求解单目标优化问题

逃生鸟搜索算法是近年来兴起的一种智能优化算法，其灵感来源于大自然中鸟群逃生过程。该算法模拟了逃生鸟群中的跟随、领袖和随机等行为，并通过不断调整鸟群中每只鸟的位置，以达到求解最优化问题的目的。

具体来说，逃生鸟搜索算法将待优化的问题看作一个生态系统，其中包含多个鸟巢（candidate solutions）和一个食物源（fitness function）。在算法的每一次迭代中，所有的鸟会根据当前最佳解的位置进行移动和调整。如果某只鸟找到了比当前最佳解更优的解，则它将成为新的最佳解并引领其他鸟进行探索。而其他鸟则会随机飞往新的区域以寻找更优的解。这样，整个鸟群逐渐朝着全局最优解靠近。

下面是逃生鸟搜索算法的 MATLAB 实现代码：

function [bestSol, bestCost, history] = ESS(fobj, lb, ub, dim, N, maxIter, r, alpha)
% fobj: 目标函数
% lb: 自变量下限
% ub: 自变量上限
% dim: 自变量维度
% N: 鸟群规模
% maxIter: 最大迭代次数
% r: 飞行半径
% alpha: 种群更新策略参数

%% 初始化
nest = zeros(N, dim);
for i = 1:N
    nest(i,:) = rand(1,dim).*(ub-lb)+lb;
end

%% 迭代优化