最有价值球员算法（Most Valuable Player Algorithm）
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算法缩写：MVPA
提出年份：2017 年
编程语言：MATLAB
算法简介：模拟职业联赛里球员的个人训练与团队合作，球员既向个人最好成绩学习，也向本队最佳位置学习。

主文件：MVPA_v1.m
函数签名：function [MVP, MVP_Fitness,MVP_Fitness_Evolution]=MVPA_v1(options)

包含文件：
  - MVPA_v1.m
  - main_MVPA.m
  - Ackley.m
  - license.txt

调用示例（目标函数用 Sphere 举例，请替换成自己的 fobj）：
  fobj = @(x) sum(x.^2);
  以结构体 options 传参：先按 main_MVPA.m 组装 options 字段，再调用 [MVP, MVP_Fitness, MVP_Fitness_Evolution] = MVPA_v1(options);

参数说明：各入口参数的顺序与含义以上面函数签名为准；若与常见写法（种群规模 / 迭代次数 / 下界 /
上界 / 维度 / 目标函数句柄）不同，请直接查看该 .m 文件的 function 行。

版权说明：本包代码由原作者公开发布，版权与论文引用声明保留在原文件头部，
请遵守原作者声明；本包仅做整理、去水印与打包，未改动算法逻辑。
