MCSA/MCOA 算法

资 源 简 介

MCSA/MCOA 算法

详 情 说 明

布谷鸟搜索（Cuckoo Search，简称CS）是一种基于生物启发式的优化算法，由Xin-She Yang和Suash Deb于2009年提出。该算法模拟了杜鹃鸟（Cuckoo）的寄生繁殖行为，以及宿主鸟对入侵鸟卵的防御机制，并将其转化为高效的数学优化框架。

### 核心思想 CS算法的灵感来源于自然界中杜鹃鸟的特殊繁殖策略：它们会将卵产在其他鸟类的巢中，利用宿主鸟代为孵化和育雏。若宿主鸟发现外来卵，可能会采取两种策略——抛弃这些卵或直接放弃巢穴。这一生物现象被抽象为算法中的两种关键机制： 莱维飞行（Lévy Flight）：模拟杜鹃鸟的随机长距离飞行，用于全局探索。 巢穴淘汰机制：以概率方式淘汰较差解（类比宿主鸟发现并抛弃外来卵），保留更优解。

### 算法特点 全局优化能力强：通过莱维飞行实现大范围搜索，避免陷入局部最优。 参数少且简单：仅需设置种群大小和发现概率（Pa）等少数参数。 生物启发性：将生态行为转化为数学规则，适合连续和离散优化问题。

### 应用扩展 CS算法在工程优化、机器学习参数调优、图像处理等领域表现优异，后续改进版本（如MCSA/MCOA）进一步结合多策略协作或混合优化技术，提升了收敛速度和精度。其生物隐喻的设计思路也为其他群体智能算法提供了借鉴。