请提供您想要优化的SMO算法的MATLAB代码，以便我为您重写标题。

社交拟态优化算法及工程应用的MATLAB代码示例(0.1版)

为了优化社交模仿和工程应用，您需要首先将要最小化的函数写入一个名为Costfunc.m的文件中。然后，您可以输入SMO算法参数和问题参数(第28至40行)。以下是一个简单的MATLAB代码示例：

```matlab

% 引入要最小化的函数

addpath('Costfunc.m');

% 输入SMO算法参数和问题参数

population_size = 50; % 人口数

problem_size = 10; % 变量数

range = [0, 1]; % 取值范围

% 调用SMO算法进行优化

[best_solution, best_cost] = SMO(population_size, problem_size, range);

```

在您的研究论文中，建议您参考以下期刊文章以了解更多关于社会模仿优化算法及其工程应用的信息：

- Saeed Balochian、Hossein Balochian,《Social Mimic Optimization Algorithm and Engineering Applications》，《Expert Systems with Applications》，2019年，ISSN 0957-4174。