布谷鸟算法

资 源 简 介

布谷鸟算法

详 情 说 明

布谷鸟算法是一种基于生物行为的元启发式优化算法，由Yang Xin-She在2009年提出。该算法模拟了布谷鸟的寄生繁殖行为和莱维飞行模式，通过这两种机制来实现全局搜索和局部开发的平衡。

算法的核心思想来源于布谷鸟的独特繁殖策略。布谷鸟不会自己筑巢，而是将卵产在其他鸟类的巢中，让宿主代为孵化养育。这一特性被抽象为算法中的解替换机制：新解会随机替换当前种群中的较差解，类似于布谷鸟蛋取代宿主蛋的过程。

莱维飞行是该算法的另一个重要特征，它是一种随机游走方式，包含大量短距离移动和偶尔的长距离跳跃。这种移动模式能够有效避免算法陷入局部最优，增强全局搜索能力。在连续函数优化问题中，莱维飞行可以帮助算法快速探索解空间的不同区域。

CEC2013测试函数集是评估算法性能的重要基准，包含多种具有不同特性的连续优化函数。这套测试函数能够检验算法在处理单峰、多峰、可分、不可分等各类问题时的表现。布谷鸟算法在这类连续优化问题上展现出良好的性能，特别是在高维复杂问题中。

算法的优势在于参数少、实现简单，且具有较强的全局搜索能力。研究者可以通过调整发现概率、步长缩放因子等参数来改进算法性能，或将其与其他优化策略结合形成混合算法。该算法已成功应用于工程优化、神经网络训练、图像处理等多个领域。