新型智能优化算法

资 源 简 介

新型智能优化算法

详 情 说 明

布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）是一种受自然界启发的元启发式优化算法，由剑桥大学学者Xin-She Yang和Suash Deb于2009年提出。该算法模拟了布谷鸟的巢寄生行为与莱维飞行（Lévy Flight）的搜索策略，在解决复杂优化问题时展现出优异的全局搜索能力。

核心原理 巢寄生机制：模拟布谷鸟将卵放入其他鸟类巢中的行为，算法通过随机替换部分解来保持种群多样性 莱维飞行：采用长步短跳的搜索模式，既能进行大范围探索，又能精细局部开发 淘汰机制：劣质解会以一定概率被淘汰，保留高质量解进入下一代

算法优势 相较于遗传算法、粒子群优化等传统方法，布谷鸟搜索具有参数少（仅需设置种群规模和发现概率）、收敛速度快、不易陷入局部最优的特点。其莱维飞行策略特别适合高维非线性优化问题，如神经网络参数调优、工程设计优化等场景。

典型应用场景 机器学习超参数优化 无线传感器网络部署 电力系统经济调度 图像处理中的阈值选取 组合优化问题求解

该算法后续还衍生出自适应布谷鸟搜索、混合布谷鸟搜索等改进版本，通过动态调整步长或结合其他算法优势，进一步提升优化性能。其简洁高效的特性使其成为智能计算领域的重要工具。