基于莱维飞行的布谷鸟搜索算法的MATLAB智能优化平台

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于布谷鸟搜索算法的智能优化系统，通过引入莱维飞行机制增强全局搜索能力。提供用户友好的图形界面，支持自定义参数设置和实时可视化，适用于工程优化和科研应用。

详 情 说 明

基于莱维飞行的布谷鸟群智能优化平台

项目介绍

本项目实现了一个基于布谷鸟搜索算法的智能优化系统，采用MATLAB面向对象编程技术，结合莱维飞行机制，为复杂优化问题提供高效的求解方案。系统通过模拟布谷鸟的寄生繁殖行为，实现了全局和局部搜索的平衡，能够在高维空间中进行有效的寻优搜索。

功能特性

• 智能优化求解：实现基于布谷鸟搜索算法的优化求解器
• 莱维飞行机制：采用莱维飞行策略增强全局搜索能力
• 多维度支持：支持各种维度的优化问题求解
• 可视化分析：提供收敛曲线、搜索轨迹、适应度分布等可视化功能
• 参数分析：支持算法参数敏感性分析，帮助调参优化

使用方法

基本使用流程

1. 定义目标函数：提供匿名函数或函数句柄，如 @(x) x(1)^2 + x(2)^2
2. 设置搜索空间：指定各变量的上下界，如 [-100, 100; -50, 50]
3. 配置算法参数：设置种群数量、最大迭代次数、发现概率等参数
4. 运行优化：执行算法进行优化求解
5. 结果分析：查看最优解及各种可视化分析结果

输出结果

• 最优解：在解空间中的位置向量和对应的适应度值
• 收敛曲线：展示每次迭代中最优解的适应度值变化
• 搜索过程分析：

- 种群搜索轨迹图（适合2~3维问题） - 适应度值分布直方图 - 参数敏感性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持Windows、Mac或Linux操作系统
• 建议内存：4GB以上
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心优化功能，包括算法参数初始化、种群生成、莱维飞行机制实现、最优解更新、收敛性判断以及结果可视化等完整流程。该文件整合了布谷鸟搜索算法的各个模块，提供完整的优化求解能力，并负责协调各个功能组件的运行和数据传递。