布谷鸟搜索（Cuckoo Search

资 源 简 介

布谷鸟搜索（Cuckoo Search，缩写 CS），也叫杜鹃搜索，是由剑桥大学杨新社（音译自：Xin-She Yang）教授和S.戴布（S.Deb）于2009年提出的一种新兴启发算法[1]。CS算法是通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（Brood Parasitism） [2]，来有效地求解最优化问题的算法[3]。同时，CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。研究表明，布谷鸟搜索比其他群体优化算法更有效

详 情 说 明

在计算机科学领域中，布谷鸟搜索（Cuckoo Search，缩写 CS），或称杜鹃搜索，是一种新兴的启发式算法，由剑桥大学杨新社（音译自：Xin-She Yang）教授和S.戴布（S.Deb）于2009年提出[1]。该算法以模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（Brood Parasitism）[2]的方式，来有效地解决优化问题[3]。同时，CS算法还采用了相关的Levy飞行搜索机制。研究表明，相对于其他群体优化算法，布谷鸟搜索在解决优化问题方面更加高效[4]。

在该算法中，布谷鸟的行为被模拟为寻找最优解的过程。算法中的每个布谷鸟代表一个潜在的解决方案，并且有一个适应度值来衡量其优劣程度。布谷鸟搜索算法主要由两个步骤组成：寄生育雏和Levy飞行。其中，寄生育雏是指布谷鸟在发现好的巢穴时，会将自己的蛋放在那里，然后飞走。而Levy飞行则是指布谷鸟在搜索过程中采用的一种随机飞行策略，其步长和方向都是基于Levy分布随机生成的[5]。

总之，布谷鸟搜索算法的独特性在于它模拟了布谷鸟的行为，并且采用了Levy飞行搜索机制，从而能够在解决优化问题方面表现出更高的效率和准确性。