一、墨西哥蝾螈优化算法MAO
墨西哥蝾螈优化算法（Mexican Axolotl Optimization，MAO）由Yenny Villuendas-Rey 1等人于2021年提出，该算法具有较强的平衡全局搜索与局部搜索能力。
参考文献：
1\]Villuendas-Rey, Yenny, José Luis Velázquez-Rodríguez, Mariana Dayanara Alanis-Tamez, Marco Moreno-Ibarra and Cornelio Yáñez-Márquez. "**Mexican Axolotl Optimization: A Novel Bioinspired Heuristic.** " *Mathematics* 9 (2021): 781. ### 二、cec2013简介 在CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization中共有28个测试函数维度可选择为10/30/50/100。每个测试函数的信息如下表所示：（详细信息见下方参考文献）  参考文献： \[1\] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N ,et al.Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization\[J\]. 2013. ### 三、MAO求解cec2013 （1）部分代码 close all; clear ; clc; dim =10; %维度 TestProblem=1; %测试函数索引可以选择 1-28 [Fun_Name,lb,ub,opt_f,err] = get_fun_info_CEC2013(TestProblem,dim);%获取函数信息 fob=str2func('cec13_0'); SearchAgents_no=50; % 种群大小（可以修改） Max_iteration=500; % 最大迭代次数（可以修改） [Best_score,Xbest,Convergence_curve]=MAO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); figure plot(Convergence_curve,'b','linewidth',3) xlabel('Iteration') ylabel('Fitness') title(['CEC2013-F' num2str(TestProblem)]) legend('MAO') （2）部分结果       ### 四、完整MATLAB代码