1 简介
布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题，提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性，引入单纯形法去除较劣解，以加快算法的收敛速度。
布谷鸟算法的基本原理就是把蛋所寄生的巢穴位置映射为算法种群空间中的解，以寄生巢穴位置的优劣作为算法的适应度值。为了模拟布谷鸟的繁衍机制，算法设定了三个理想规则：
a) 每只布谷鸟只产一个蛋，并随机放入所选择的寄主鸟类的巢穴中;
b) 每次进化都保留最优蛋的巢穴到下一代; c) 可用的寄主巢穴数量固定，且寄主鸟类以概率 Ｒ∈( 0，1) 发现布谷鸟放的蛋。
2 部分代码
clear;clc;
popsize=100;
pa=0.25;
xMin=-5.12;
xMax=5.12;
iter_max=100;
dim=30;
fun=2;
[k]=Cuckoo_search( popsize,pa,xMin,xMax,iter_max,dim,fun );
figure(1)
plot(k)
xlabel('迭代次数')
3 仿真结果
4 参考文献
[1]苏芙华, 刘云连, 伍铁斌,等. 求解无约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法[J]. 计算机工程, 2014, 40(5):224-227.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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