布谷鸟搜索算法

资 源 简 介

布谷鸟搜索算法

详 情 说 明

布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖行为的元启发式优化算法。该算法由剑桥大学学者Xin-She Yang和Suash Deb于2009年提出，它模拟了布谷鸟的寄生繁殖策略和莱维飞行搜索模式两种自然现象。

算法核心思想包含三个基本原理：首先，每只布谷鸟每次只产一枚蛋，并随机选择宿主鸟巢；其次，高质量蛋所在的鸟巢将被保留到下一代；最后，宿主鸟发现外来蛋的概率是固定的，此时宿主鸟会抛弃这个鸟巢或抛弃外来蛋。

在算法实现上，布谷鸟搜索引入莱维飞行机制来增强全局搜索能力。莱维飞行是一种随机游走模式，其步长服从重尾分布，允许算法在局部搜索和全局探索之间取得良好平衡。算法流程主要包括初始化鸟巢位置、评估适应度、执行莱维飞行产生新解、随机淘汰部分劣质解等步骤。

该算法因其参数少、实现简单且具有强大的全局搜索能力，已被成功应用于工程优化、神经网络训练、图像处理等多个领域。相比其他群智能算法如粒子群优化，布谷鸟搜索在解决多峰优化问题时表现出更好的性能。