写出蜣螂优化算法的代码实现 用matlab

蜣螂优化算法的代码实现如下：

% 蜣螂优化算法
% 随机初始化种群
N = 50; % 种群大小
D = 30; % 变量维数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
lb = -100 * ones(D,1); % 变量下界
ub = 100 * ones(D,1); % 变量上界
x = lb + (ub-lb).*rand(N,D); % 随机初始化种群

% 初始化最优解
f = zeros(N,1);
for i = 1:N
    f(i) = sum(x(i,:).^2);
end
[best_f, best_idx] = min(f);
best_x = x(best_idx,:);

% 迭代寻优
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个蜣螂被其他蜣螂吸引的程度
    attract = zeros(N,D);
    for i = 1:N
        for j = 1:N
            if i ~= j
                dist = sqrt(sum((x(i,:)-x(j,:)).^2));
                attract(i,:) = attract(i,:) + (x(j,:)-x(i,:))./dist;
            end
        end
    end
    
    % 计算每个蜣螂被食物吸引的程度
    food = 2*rand(1,D)-1;
    food_attract = zeros(N,D);
    for i = 1:N
        dist = sqrt(sum((x(i,:)-food).^2));
        food_attract(i,:) = (food-x(i,:))./dist;
    end
    
    % 更新蜣螂位置
    for i = 1:N
        x(i,:) = x(i,:) + attract(i,:) + food_attract(i,:);
        x(i,:) = max(x(i,:),lb');
        x(i,:) = min(x(i,:),ub');
    end
    
    % 计算每个蜣螂的适应度值
    for i = 1:N
        f(i) = sum(x(i,:).^2);
    end
    
    % 更新最优解
    [new_best_f, new_best_idx] = min(f);
    if new_best_f < best_f
        best_f = new_best_f;
        best_x = x(new_best_idx,:);
    end
    
    % 显示迭代过程
    fprintf('Iter %d: f=%f\n', iter, best_f);
end

% 输出最优解
fprintf('Best solution: f=%f\n', best_f);
disp('Best x:');
disp(best_x);

其中，变量N表示种群大小，D表示变量维数，max_iter表示最大迭代次数，lb和ub分别表示变量的下界和上界，x表示种群中每个蜣螂的位置，f表示每个蜣螂的适应度值，best_x和best_f表示当前最优解的位置和适应度值。在迭代过程中，首先计算每个蜣螂被其他蜣螂和食物吸引的程度，然后根据吸引度更新每个蜣螂的位置，并计算每个蜣螂的适应度值。最后更新最优解，并输出最优解的位置和适应度值。