采用MATLAB语言，写一个蜣螂优化算法（DBO）的标准函数，使其作为一个优化问题的通用调用函数

好的，以下是一个简单的蜣螂优化算法（DBO）的MATLAB函数，可以作为通用的优化问题调用函数。

function [x_best, f_best] = DBO(fitness_func, dim, lb, ub, max_iter, N, rho, alpha, beta)

% 输入参数:
% fitness_func: 适应度函数
% dim: 变量维度
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% max_iter: 最大迭代次数
% N: 蜣螂数量
% rho: 搜索半径缩小系数
% alpha: 最小步长
% beta: 最大步长

% 输出参数:
% x_best: 最优解向量
% f_best: 最优解对应的适应度值

% 初始化蜣螂位置和搜索半径
x = repmat(lb, N, dim) + rand(N, dim) .* repmat((ub - lb), N, 1);
r = (ub - lb) / 2;

% 计算初始适应度值
f = zeros(N, 1);
for i = 1:N
    f(i) = fitness_func(x(i, :));
end

% 记录最优解和适应度值
[f_best, idx] = min(f);
x_best = x(idx, :);

% 开始迭代
for t = 1:max_iter
    % 计算步长
    delta = beta - (beta - alpha) * (t / max_iter)^2;
    % 移动蜣螂
    for i = 1:N
        % 随机选择一个蜣螂
        j = randi(N);
        % 计算搜索半径
        r(i) = rho * r(i) + delta * norm(x(j, :) - x(i, :));
        % 限制搜索半径大小
        r(i) = min(r(i), (ub - lb) / 2);
        % 更新位置
        x(i, :) = x(i, :) + (randn(1, dim) .* r(i)) .* (1 - exp(-t / max_iter));
        % 限制位置在搜索空间内
        x(i, :) = max(x(i, :), lb);
        x(i, :) = min(x(i, :), ub);
        % 计算适应度值
        f(i) = fitness_func(x(i, :));
        % 更新最优解
        if f(i) < f_best
            f_best = f(i);
            x_best = x(i, :);
        end
    end
end
end

使用方法：定义一个适应度函数，将其作为第一个参数传递给DBO函数，同时指定其他参数即可。

例如：

% 定义适应度函数
fitness_func = @(x) sum(x.^2);

% 定义搜索空间
dim = 10;
lb = -10 * ones(1, dim);
ub = 10 * ones(1, dim);

% 调用蜣螂优化算法（DBO）
max_iter = 100;
N = 50;
rho = 0.5;
alpha = 0.01;
beta = 1;
[x_best, f_best] = DBO(fitness_func, dim, lb, ub, max_iter, N, rho, alpha, beta);