智能优化算法——布谷鸟搜索算法原理（附代码）
目录
基本概念
算法具体流程
算法流程图
测试函数
优化结果
visual studio2017C++代码
基本概念
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search，缩写 CS）是由剑桥大学杨新社教授和S.戴布于2009年提出的一种新兴启发算法。根据昆虫学家的长期观察研究发现，一部分布谷鸟以寄生的方式养育幼鸟，它们不筑巢，而是将自己的卵产在其他鸟的巢中（通常为黄莺、云雀等），由其他鸟(义亲)代为孵化和育雏。然而，如果这些外来鸟蛋被宿主发现，宿主便会抛弃这些鸟蛋或新筑鸟巢。
通俗理解就是，布谷鸟蛋找到能成功在其他鸟巢成功孵化这个过程就是寻优过程。布谷鸟算法源于对布谷鸟繁育行为的模拟，为了简化自然界中布谷鸟的繁衍习性，Yang 等将布谷鸟的产卵行为假设为3个理想状态。
- 布谷鸟一次只产一个卵，并随机选择鸟窝位置来孵化它。
- 在随机选择的一组鸟窝中，最好的鸟窝将会被保留到下一代。
- 可选择的寄生巢的数量是固定的，寄生巢主人发现外来鸟蛋的概率为pa，其中
。
基于这 3 个理想状态，Yang 等采用式（1）对下代鸟巢位置
进行更新：
(1)
式中：
表示第
个鸟巢在第t代的位置；
表示点对点乘法；
表示步长控制量，用来控制步长大小，通常情况下，取
。
为Levy随机搜索路径，属于随机行走，采用莱维飞行机制，其行走的步长满足一个重尾的稳定分布，而随机步长为levy分布:
(2)
基本布谷鸟搜索算法先按照式（1）对下一代的鸟巢位置进行更新，并且计算目标函数的适应度值，如果该值优于上一代的目标函数值，则更新鸟巢位置，否则保持原来位置不变。通过位置更新后，用随机产生的服从 0 到 1 均匀分布的数值
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