用MATLAB生成标准布谷鸟算法

以下是MATLAB中生成标准布谷鸟算法的示例代码：

function [best, fmin] = bbo(problem, params)
% problem: 问题函数句柄，接收一个解向量并返回一个标量
% params: 参数结构体，包含以下字段：
%   N: 群体大小
%   Lb: 解向量下界
%   Ub: 解向量上界
%   T: 迭代次数
%   p: 搜寻概率
%   fmin: 最小适应度值
%   alpha: 布谷鸟的学习率
%   gamma: 随机因子的标准差
%   delta: 搜寻步长标准差

    % 初始化种群
    N = params.N;
    Lb = params.Lb;
    Ub = params.Ub;
    X = repmat(Lb, N, 1) + repmat(Ub-Lb, N, 1) .* rand(N, numel(Lb));
    fX = feval(problem, X);
    [fmin, fmin_idx] = min(fX);
    best = X(fmin_idx, :);

    % 迭代搜索
    for t = 1:params.T
        % 计算适应度函数值
        fX = feval(problem, X);
        % 计算随机因子
        sigma = params.gamma * randn(size(X));
        % 计算搜寻步长
        delta = params.delta * (Ub-Lb);
        % 计算搜寻概率
        p = params.p * exp(-t/params.T);
        % 随机选择一只鸟
        i = randi(N);
        % 计算新位置
        Xn = X;
        Xn(i, :) = X(i, :) + sigma(i, :) .* (X(i, :) - best) + delta(i, :) .* randn(size(X(i, :)));
        % 边界处理
        Xn(Xn<Lb) = Lb(Xn<Lb);
        Xn(Xn>Ub) = Ub(Xn>Ub);
        % 计算新适应度函数值
        fXn = feval(problem, Xn);
        % 更新最优解
        [fminn, fminn_idx] = min(fXn);
        if fminn < fmin
            best = Xn(fminn_idx, :);
            fmin = fminn;
        end
        % 更新种群
        for j = 1:N
            if rand < p
                X(j, :) = X(j, :) + sigma(j, :) .* (X(j, :) - best) + delta(j, :) .* randn(size(X(j, :)));
            end
        end
        % 边界处理
        X(X<Lb) = Lb(X<Lb);
        X(X>Ub) = Ub(X>Ub);
    end
end

使用时，可以将问题函数句柄和参数结构体传入该函数，例如：

% 定义问题函数
problem = @(x) sum(x.^2);

% 定义参数
params.N = 50;
params.Lb = -10 * ones(1, 2);
params.Ub = 10 * ones(1, 2);
params.T = 100;
params.p = 0.1;
params.fmin = 0;
params.alpha = 0.01;
params.gamma = 0.1;
params.delta = 0.1;

% 调用函数
[best, fmin] = bbo(problem, params);

这里以求解二元函数 $f(x_1,x_2) = x_1^2 + x_2^2$ 为例，使用了50只鸟进行搜索，搜索范围在 $[-10,10]^2$ 的矩形内，迭代100次。具体参数可以根据实际问题进行调整。