缎蓝园丁鸟优化算法，基于自适应t分布变异。代码如下

摘要：本文介绍了一种基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法，该算法可以增强种群的多样性，避免算法陷入局部最优。该算法的具体步骤包括使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数，增加种群的多样性，提高搜索速度。

1. 缎蓝园丁鸟优化算法

缎蓝园丁鸟优化算法是一种新型的元启发式优化算法，其收敛速度慢、寻优精度低的问题。针对这一问题，提出了一种基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法。该算法可以增强种群的多样性，避免算法陷入局部最优。具体来说，算法的迭代次数作为t分布的自由度参数，以增加种群的多样性。

2. 自适应t分布变异

t分布又称学生分布，含有参数自由度n，其曲线形态与自由度n的大小有关。n的值越小，曲线越平坦，曲线中间越低，曲线双侧尾部翘得越高。t(n→∞)→ N(0,1),t(n = 1)=c(0,1)，其中N(0,1)为高斯分布，C(0,1)为柯西分布，它们分别是t分布的两个边界特例分布。

3. 建立自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法

本文提出了一种自适应分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法。该算法使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数，以增加种群的多样性。具体步骤如下：

1. 初始化tSBO算法的参数，包括变异概率、最大迭代次数、最大步长等。

2. 计算求偶亭个体的代价函数值，确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

3. 计算每个求偶亭个体的适应度值，计算每个求偶亭的被选中的概率，计算每个求偶亭的被选中的概率，以确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

4. 计算每个求偶亭个体的适应度值，计算每个求偶亭个体的被选中的概率，以确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

5. 计算步长，更新求偶亭的位置，以增加种群的多样性。

6. 重复步骤2、3、4，直到算法收敛或达到最大迭代次数。

7. 实验结果

本文实验了基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法，比较了算法在不同迭代次数下的收敛速度和寻优精度，以及在不同种群下的搜索速度和寻优精度。实验结果表明，自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法可以增强种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

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