候鸟算法

候鸟算法，（Migrating Birds Optimization Algorithm，简写为MBO）是由Ekrem Duman于2012年在研究二次指派问题（QAP）时提出的，本文致力于简介候鸟算法的具体过程及matlab版本的代码实现，如需了解算法思想及理论、实现方法与结果还请参考作者原论文¹。

候鸟算法过程简介

作者在原文中对候鸟算法的描述如下：

其中n为鸟群中候鸟的数量，k为每只鸟每次探索的邻域数量，x为上一只鸟向下一只鸟传递的解的数量，m为每次更换领飞鸟之后鸟群迭代的次数，K为所有鸟总共需要探索邻域的次数。
在论文中，作者给出的参数建议为 n = 51, k = 3, x = 1, m = 10, K = x的三次方。

算法对应的中文解释如下²：

具体实现

注：在此部分鸟和解决方案都是指鸟群中的基本单位，代表的含义相同。

原作者的实现

原作者使用java实现了MBO算法。作者原文使用了面对对象的编程。把算法分为BirdsAlgorithm、Go、MetaHeuristic、Population、Solution五个部分。其中Go为算法实现的界面。
BirdsAlgorithm为算法的主要部分，构造函数为读取文件，初始化鸟群，更新鸟群，替换领飞鸟，更新领飞鸟之后的其他鸟；值得一提的是鸟群的设计，其中编号为0的为领飞鸟，奇数为左侧，偶数为右侧。

//                   0
//              1       2
//          3               4
//      5                       6

MetaHeuristic为读取文件的部分。
Population为鸟群，主要为添加/移除鸟/解决方案，清空鸟群，获取鸟群中cost最大/最小的鸟。
Solution为解决方案，也就是创建一只鸟，随机初始化排列顺序，计算解决方案的cost，探索邻域，创建邻域数组，获取cost最小（表现最好）的邻域，添加一个邻域解决方案，将邻域解决方案排序，复制，比较，获取工厂排列顺序等方法。

matlab版本

因为实验的需求，我把作者的java版本改写成了matlab代码。由于我水平的限制，所以我只能用面向过程的方法改写。具体流程与作者的一致，代码中有比较详细的解释³。
在matlab中数组是从1开始的，所以鸟群只能编号为1是领飞鸟，偶数为左侧，除1之外的奇数为右侧。
对具体流程比较关心但不想看代码的也可以参考我的另一篇文章。

Migrating Birds Optimization: A new metaheuristic approach and its performance on quadratic assignment problem ↩︎
陈林烽,齐学梅,陈俊文,黄琤,陈付龙.批量流水调度问题的量子候鸟协同优化算法[J].计算机应用,2019,39(101):3250-3256. ↩︎
github代码 ↩︎

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