本文介绍了一种改进的乌鸦算法，结合变因子加权学习和邻代维度交叉策略，提升了算法在单目标优化问题上的收敛速度和优化效果。Matlab代码实现展示了算法的详细过程，表明该方法能提供更优的解和更快的收敛速度。
基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的单目标优化算法求解——改进乌鸦算法
改进乌鸦算法是一种基于鸟群行为的优化算法，最初用于求解单目标优化问题。由于其简单易实现、具有全局搜索能力等优点，已经被广泛应用。
本文将介绍一种改进的乌鸦算法，其核心思想是引入变因子加权学习和邻代维度交叉策略。这些新特性可以进一步提高算法的收敛速度和优化效果。
以下是Matlab代码实现：
function [bestFit, bestPosition] = ImprovedCrowSearchAlgorithm(...
fitnessFunction, dimension, lowerBound
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