MATLAB实现基于莱维飞行机制的布谷鸟搜索优化算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的经典布谷鸟搜索算法，利用莱维飞行机制进行多维函数优化求解。代码结构清晰，包含性能测试模块，适用于优化问题研究和算法对比实验。

详 情 说 明

基于莱维飞行机制的布谷鸟搜索算法实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了经典的布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm），通过模拟布谷鸟的寄生繁殖行为和莱维飞行（Levy Flight）机制进行优化求解。算法支持多维函数优化问题，能够自动调整搜索步长和方向，有效平衡全局探索与局部开发能力。系统提供可视化迭代过程、收敛曲线分析以及参数敏感性测试功能，便于算法性能评估与比较。

功能特性

• 莱维飞行随机步长生成：采用莱维飞行机制生成随机步长，增强全局探索能力
• 动态发现概率与巢穴淘汰机制：实现自适应发现概率调整和劣解淘汰策略
• 多维解空间边界约束处理：支持n维变量空间的边界约束处理
• 全面可视化分析：提供迭代过程动态演示、收敛曲线绘制和搜索路径可视化
• 性能统计指标：输出运行时间、收敛精度、标准差等多维度性能指标

使用方法

输入参数

• 目标函数句柄：需要优化的数学函数表达式
• 搜索空间维度与边界约束：n维变量的上下限数组
• 算法参数设置：种群规模、发现概率、最大迭代次数等
• 莱维飞行参数：β指数值（通常取1.5-2.0）

输出结果

• 全局最优解：最优变量取值与对应函数值
• 迭代收敛曲线图：适应度值随迭代次数的变化趋势
• 搜索路径可视化：二维问题的种群分布动态演示
• 算法性能统计：运行时间、收敛精度、标准差等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件集成了算法的完整实现流程，包括种群初始化、莱维飞行步长生成、解更新策略、边界约束处理、适应度评估、最优解筛选以及结果可视化等核心功能模块。该文件通过参数配置接口接收用户输入，执行优化计算过程，并输出最终的优化结果和性能分析图表。