布谷鸟搜索算法MATLAB实现：从零开始的优化算法入门指南

资 源 简 介

本项目提供完整的布谷鸟搜索算法MATLAB实现，包含标准算法流程和多种经典测试函数（Rastrigin、Ackley等），代码结构清晰、注释详尽，适合优化算法初学者快速上手实践。

详 情 说 明

布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）MATLAB入门实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）的MATLAB实现，专为优化算法初学者设计。该算法是一种新颖的元启发式群体智能优化算法，模拟了布谷鸟的寄生繁殖行为和莱维飞行搜索策略，具有参数少、收敛速度快、全局搜索能力强等特点。

功能特性

• 完整算法实现：遵循标准布谷鸟搜索算法流程，包含莱维飞行和巢穴发现机制
• 多种测试函数：内置Rastrigin、Ackley、Sphere等经典优化测试函数
• 实时可视化：动态显示种群收敛过程和最优解搜索轨迹
• 参数可配置：提供直观的界面调整种群规模、发现概率等关键参数
• 详尽注释：代码中包含逐步执行的详细解释，便于理解算法原理
• 性能分析：记录收敛曲线、运行时间、解的质量等统计信息

使用方法

基本调用

% 使用默认参数优化Rastrigin函数 [best_solution, best_fitness] = main();

自定义参数

% 设置优化参数 dimension = 10; % 搜索空间维度 bounds = [-5.12*ones(10,1), 5.12*ones(10,1)]; % 变量取值范围 params.nests = 30; % 鸟巢数量 params.pa = 0.3; % 发现概率 params.max_iter = 200; % 最大迭代次数

% 运行优化 [best_solution, best_fitness, convergence] = main(@rastrigin, dimension, bounds, params);

结果分析

算法运行结束后将自动生成：

• 收敛曲线图：显示每代最优适应度的变化趋势
• 种群分布图：展示最终代鸟巢在搜索空间中的位置分布
• 统计报告：包含运行时间、收敛代数、解的质量评估等

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了布谷鸟搜索算法的完整执行流程，包括初始化种群、莱维飞行搜索、巢穴淘汰与更新、收敛判断等核心操作，同时集成了测试函数调用、参数配置界面、实时可视化展示和性能分析报告的生成功能。