二进制布谷鸟搜索算法_冯登科
二进制搜索算法简介及原理解析

二进制搜索算法简介及原理解析引言:在计算机科学领域中,搜索算法是一种常见且重要的算法。
其中,二进制搜索算法是一种高效的搜索方法,被广泛应用于各种数据结构和算法中。
本文将介绍二进制搜索算法的基本原理、应用场景以及其在实际中的运用。
一、二进制搜索算法的基本原理二进制搜索算法,也称为折半搜索算法,是一种基于有序列表的搜索方法。
其基本原理是将待搜索的列表一分为二,然后判断目标值与中间值的大小关系,进而确定目标值在哪个子列表中。
通过逐步缩小搜索范围,最终找到目标值或确定其不存在。
二、二进制搜索算法的步骤1. 将待搜索列表按照升序排列。
2. 确定列表的起始位置和结束位置。
3. 计算中间位置的索引值。
4. 比较目标值与中间值的大小关系。
5. 若目标值等于中间值,则搜索成功,返回找到的位置。
6. 若目标值小于中间值,则在前半部分子列表中继续搜索。
7. 若目标值大于中间值,则在后半部分子列表中继续搜索。
8. 重复步骤3至7,直到找到目标值或确定其不存在。
三、二进制搜索算法的应用场景二进制搜索算法适用于有序列表的搜索,特别是对于大规模数据的搜索。
以下是几个常见的应用场景:1. 查找有序数组中的元素:通过二进制搜索算法,可以快速定位数组中的特定元素,提高搜索效率。
2. 字典搜索:在字典中查找单词时,可以利用二进制搜索算法,快速定位目标单词的位置。
3. 数据库索引:数据库中的索引通常采用有序列表的形式存储,通过二进制搜索算法可以实现高效的索引查询。
四、二进制搜索算法的优缺点二进制搜索算法具有以下优点:1. 高效性:二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n),相比线性搜索算法,其搜索效率更高。
2. 简单易懂:二进制搜索算法的实现逻辑相对简单,易于理解和实现。
3. 适用范围广:二进制搜索算法适用于各种有序列表的搜索场景。
然而,二进制搜索算法也存在一些缺点:1. 仅适用于有序列表:二进制搜索算法要求待搜索的列表是有序的,若无序则需要先进行排序操作。
二次分配问题的布谷鸟搜索算法

二次分配问题的布谷鸟搜索算法布谷鸟搜索算法是一种用于解决二次分配问题的算法。
它是基于模拟退火方法的一种启发式算法,能够以一定的概率找到二次分配问题的最优解。
一、布谷鸟搜索算法的优势1、高效:在二次分配问题中,布谷鸟搜索算法可以快速地搜索最优解,从而大大节省时间;2、灵活:布谷鸟搜索算法不仅可以解决基本的二次分配问题,还可以应用于解决更高级的分配问题;3、容易理解:布谷鸟搜索算法是基于模拟退火原理的,且其搜索过程极其贴近真实的生活现象,这使得人们能够较易理解这种算法。
二、布谷鸟搜索算法的原理1、求解过程:布谷鸟搜索算法采用模拟退火的原理,即通过不断的变换搜索解空间,从而改变解的状态,最终得到最优解。
2、参数设定:布谷鸟搜索算法可以按照需求设定几个参数,如最高温度Tmax、最低温度Tmin、温度改变量α等,这些参数的设定会影响算法最终的搜索效果。
3、自适应参数更新:若算法迭代的过程中搜索的解仍然不能收敛到最优解,则可以通过自适应更新温度改变量α,以改善算法收敛效率。
三、应用实例布谷鸟搜索算法可以应用在各种复杂分配问题中,也可以用于解决其他各种目标函数求解问题。
例如:1、工厂调度问题:在安排工厂调度时,可以借助布谷鸟搜索算法来搜索各个工序之间的协调关系,从而最大化生产效率;2、仓库存储问题:仓库物流的存储问题属于复杂的分配问题,而布谷鸟搜索算法可以有效地解决空间利用率、费用和安全等多个目标的冲突;3、工作流优化问题:工作流分派的优化问题也是一种复杂的分配问题,布谷鸟搜索算法能够有效地解决这一问题。
四、布谷鸟搜索算法的缺点1、时间消耗大:布谷鸟搜索算法运作时所耗费的时间过多,如果问题规模太大,则就可能耗费较长的时间;2、问题复杂度限制:布谷鸟搜索算法有一定的解空间大小限制,它对于解空间量较大的问题就不是很适用;3、精度不够高:从精度上来说,布谷鸟搜索算法只能收敛到一个比较粗的解,无法达到更优的近似解。
总之,布谷鸟搜索算法是一种比较强大并好用的算法,它可以在较短的时间内,搜索出比较满意的二次分配问题的最优解,这带来了巨大的社会效益。
布谷鸟搜索算法综述

1引言群智能算法以其简单灵活,易于实现,并在实际应用中取得了有效成果而备受研究者们的青睐。
受布谷鸟巢寄生育雏行为的启发,Yang等[1]于2009年提出了一种新型的群智能优化算法:布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法。
CS算法通过模拟布谷鸟巢寄生育雏行为,结合鸟类、果蝇等的Lévy flights机制进行寻优操作,能够快速有效地找到问题的最优解。
CS算法的关键参数仅为外来鸟蛋被发现的概率和种群数目,整个算法操作简单、易于实现。
CS算法利用莱维飞行进行全局搜索,具有良好的全局寻优能力。
作为一种通用型算法,CS算法易于与其他算法相结合,进而获得性能更加优越的混合算法。
自CS算法被提出以来,国内外学者对其进行了大量的研究。
文献[2]建立了CS算法的Markov链模型,对算法的收敛性进行了分析,通过仿真实验验证了CS能够收敛于全局最优;文献[3]使用模糊系统来动态调整CS算法的参数,分析了参数对CS算法性能的影响。
CS 算法的变体及其应用研究也得到了快速发展,文献[4]对CS算法及其变体最初的发展进行了综述,但没有进行详细的介绍。
目前CS算法的理论研究比较零散,尚未形成体系。
本文在综述国内外相关研究成果的基础上,对CS算法及其变体和应用进行比较全面的综述,并指出CS算法未来值得关注的研究方向,为研究者们深入研究CS算法提供借鉴。
布谷鸟搜索算法综述张晓凤,王秀英ZHANG Xiaofeng,WANG Xiuying青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266000College of Information Science&Technology,Qingdao University of Science&Technology,Qingdao,Shandong266000,ChinaZHANG Xiaofeng,WANG Xiuying.Survey of cuckoo search puter Engineering and Applications, 2018,54(18):8-16.Abstract:As an efficient swarm-intelligence-based algorithm,Cuckoo Search(CS)algorithm is inspired by the cuckoo breeding behavior in combination with the Lévy flight of some birds and fruit flies.Firstly,the principle of CS algorithm is introduced,and and it is compared with the current mainstream group intelligent algorithm to illustrate the effectiveness and deficiency of CS algorithm.Then the research achievements and application status of CS at home and abroad are intro-duced in detail,including binary CS,chaotic CS,discrete CS and other versions of CS,and applications in the fields of image processing,data mining,combinatorial optimization and other fields.Finally the further research directions of CS are proposed according to characteristics of CS algorithm and its application research results.Key words:cuckoo search algorithm;swarm intelligence;optimization algorithm;image processing摘要:布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是一种新型的群体智能优化算法,该算法受布谷鸟的巢寄生育雏行为的启发,并结合鸟类、果蝇等的莱维飞行特征而提出。
布谷鸟算法详细介绍

g, j , g,k:表示g代的两个随机数
改进的CS算法—自适应步长的CS算法
在标准的布谷鸟优化算法中,利用莱维飞行随机产生步长,不利于计算。当 步长较小时,会降低搜索速度,但步长较大时,会降低搜索精度,因此提出 了自适应步长的布谷鸟搜索算法,该算法根据不同阶段的搜索结果,自适应 的调整步长的大小。引入公式:
CS算法—国内外研究进展
分类
学者
观点
步长
自适应
与其他算 法结合
Walton 等人
针对 Levy flights 随机游动中的 Levy 随机步长大小提出 一种改进版本以加强局部搜索
Tuba 等 人
针对偏好随机游动中的步长提出一种基于种群排序的改进版 本
Valian 等 提出了一种自适应步长和自适应发现概率的 CS 算法 人
3 与遗传算法和粒子群算法相比,参数更少,本质上只有 一个P。
布谷鸟位置更新公式:
xg1,i xg,i L( ) (i 1, 2, n)
(1)
பைடு நூலகம்
xg ,i : 表示第i个鸟巢在第g代的鸟巢位置 : 表示点对点乘法 : 表示步长控制量,通常取1
L( ) : 表示莱维随机搜索路径
CS算法—基本流程
步长公式:
0 (x g,i xbest )
(2)
人工萤火虫优 萤火虫通过通过荧光进行信息交流 化算法
布谷鸟算法 布谷鸟孵育行为
背景起源—布谷鸟的孵育寄生行为
某些种属的布谷鸟将自己的卵偷偷产入宿主巢穴,由于布谷鸟后代 的孵化时间比宿主的幼雏早,孵化的幼雏会本能地破坏同一巢穴中其他 的卵(推出巢穴),并发出比宿主幼雏更响亮的叫声。很多宿主通过后代 的叫声大小判断其健康程度, 而健康后代获得的食物较多, 进而拥有更 高的存活率。在某些情况下, 宿主也会发现巢穴中的陌生卵。这时, 宿 主将遗弃该巢穴, 并选择其他地方重新筑巢。在与宿主不断的生存竞争 中, 布谷鸟的卵和幼雏叫声均朝着模拟宿主的方向发展, 以对抗宿主不 断进化的分辨能力。
二进制搜索算法简介

二进制搜索算法简介二进制搜索算法(Binary Search Algorithm)是一种高效的搜索算法,用于在有序数组中查找特定元素的位置。
它的原理基于不断缩小搜索范围的思想,通过比较目标值与数组中间元素的大小关系,确定下一步搜索的方向。
1. 算法原理二进制搜索算法的核心思想是将搜索范围不断缩小至只包含目标元素的区间。
首先,确定数组的中间元素,将其与目标值进行比较。
若中间元素等于目标值,则直接返回其位置;若中间元素大于目标值,则在数组的左半部分继续搜索;若中间元素小于目标值,则在数组的右半部分继续搜索。
通过不断缩小搜索范围,最终可以找到目标元素或确定其不存在于数组中。
2. 算法步骤二进制搜索算法的具体步骤如下:(1)初始化搜索范围为整个数组,即左边界为0,右边界为数组长度减1。
(2)计算中间元素的位置,即左边界与右边界的平均值。
(3)比较中间元素与目标值的大小关系。
(4)若中间元素等于目标值,则返回其位置。
(5)若中间元素大于目标值,则将右边界缩小为中间元素的前一个位置,继续搜索左半部分。
(6)若中间元素小于目标值,则将左边界增大为中间元素的后一个位置,继续搜索右半部分。
(7)重复步骤(2)至(6),直到找到目标元素或搜索范围为空。
3. 算法优势二进制搜索算法相较于顺序搜索算法具有明显的优势。
首先,它可以在有序数组中快速定位目标元素的位置,时间复杂度为O(log n)。
相比之下,顺序搜索算法的时间复杂度为O(n),即需要遍历整个数组才能找到目标元素。
其次,二进制搜索算法的搜索范围不断缩小,避免了不必要的比较操作,提高了搜索效率。
因此,在大规模数据的搜索任务中,二进制搜索算法具有明显的优势。
4. 算法应用二进制搜索算法在实际应用中有广泛的应用。
例如,在搜索引擎中,对于关键词的搜索结果排序通常采用二进制搜索算法,以提高检索效率。
此外,在数据库索引、游戏开发等领域,二进制搜索算法也得到了广泛应用。
5. 算法限制尽管二进制搜索算法具有高效的特点,但它也有一定的限制。
二进制搜索算法的实用技巧和方法

二进制搜索算法的实用技巧和方法二进制搜索算法,也称为二分查找算法,是一种高效的搜索方法,常用于有序数组或列表中查找目标元素的位置。
它通过将目标值与数组中间的元素进行比较,从而将搜索范围缩小一半,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
本文将介绍二进制搜索算法的实用技巧和方法,帮助读者更好地理解和应用该算法。
一、基本原理和步骤二进制搜索算法的基本原理是将目标元素与数组中间位置的元素进行比较,根据比较结果将搜索范围缩小一半。
具体步骤如下:1. 确定搜索范围:初始化左右边界,左边界为数组的第一个元素的索引,右边界为数组的最后一个元素的索引。
2. 计算中间位置:通过左右边界计算中间位置,可以使用以下公式:middle = (left + right) / 2。
3. 比较目标值:将目标值与中间位置的元素进行比较。
4. 调整搜索范围:根据比较结果,将搜索范围缩小一半。
如果目标值小于中间位置的元素,则将右边界调整为middle-1;如果目标值大于中间位置的元素,则将左边界调整为middle+1。
5. 重复执行步骤2至4,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二、应用技巧和方法1. 确定边界条件:在实际应用中,需要根据具体情况确定搜索的边界条件。
例如,如果数组为空,则搜索范围为0;如果数组长度为1,则搜索范围为0至0。
2. 处理边界情况:在实际应用中,需要考虑目标元素不存在的情况。
当搜索范围缩小至左边界等于右边界时,如果目标值与该位置元素相等,则找到目标元素;否则,目标元素不存在。
3. 处理重复元素:如果数组中存在重复元素,二进制搜索算法可能无法找到目标元素的第一个或最后一个位置。
可以通过修改比较逻辑,使算法能够找到目标元素的第一个或最后一个位置。
4. 递归实现:除了迭代实现外,二进制搜索算法还可以使用递归实现。
递归实现可以简化代码逻辑,但需要注意递归深度过大可能导致栈溢出。
5. 变体问题:二进制搜索算法还可以应用于一些变体问题,如查找第一个大于目标值的元素、查找最后一个小于目标值的元素等。
布谷鸟算法

布谷鸟算法1、概述布谷鸟搜索算法[CuckooSearch(CS)],也叫杜鹃搜索,是由剑桥大学Xin-SheYang(杨新社)教授和S.Deb于2009年提出的一种新兴启发算法CS算法通过模拟某些种属布谷鸟(CuckooSpecies)的寄生育雏(BroodParasitism)来有效地求解最优化问题的算法.同时,CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。
2、优点全局搜索能力强、选用参数少、搜索路径优、多目标问题求解能力强,以及很好的通用性、鲁棒性等特点,同时其特有的莱维特性能够有效地扩大搜索范围,是一种高效的全局随机搜索算法.并且实例测试结果证明了它比遗传算法、粒子群算法、萤火虫算法具有更高寻优性能。
布谷鸟搜索算法凭借参数少,算法简单,易于实现的特点被广泛应用在各个领域,是群体智能算法中的一个新亮点3、应用领域布谷鸟算法自提出之后引起了许多学者的关注,并在许多项目调度、工程优化问题、求解置换流水车间调度和计算智能方面得到了应用。
在工程设计领域,布谷鸟算法对于一系列连续优化问题如弹簧设计和焊接梁设计等问题有着优于其他算法的性能。
Vazquez利用布谷鸟算法训练脉冲神经网络模型,Chifu等人利用布谷鸟算法优化语义Web服务组合流程, Bhargava等人在求解复杂相平衡问题中,用布谷鸟算法获得了可靠的热力学计算。
在组合优化问题方面,Tein和Ramli针对护士调度问题提出了离散化的布谷鸟算法,布谷鸟算法还成功的应用于软件测试中数据生成程序问题独立路径的产生。
Speed修改了CS并成功应用于处理大规模问题。
Moravej和Akhlaghi用CS研究了分布式网络中的DG分配问题。
对于多目标问题的研究,Deb针对工程应用提出了多目标CS算法,Simon等人则利用CS算法针对多目标调度问题取得了很好的效果。
综上所述,虽然布谷鸟算法于2009年才刚刚提出,但己经被成功应用到各个领域的优化问题中,布谷鸟算法可以求解大部分优化问题,或者是可以转化为优化问题进行求解的问题。
二进制搜索算法简介及使用指南

二进制搜索算法简介及使用指南引言:在计算机科学领域,算法是解决问题的步骤和指令集合。
二进制搜索算法是一种高效的搜索算法,用于在有序列表中查找目标元素。
本文将介绍二进制搜索算法的原理和使用指南。
一、二进制搜索算法的原理:二进制搜索算法,又称折半搜索算法,是一种基于分治思想的搜索算法。
它的原理是通过将有序列表不断分割成两半,然后确定目标元素在哪一半中,再继续在该半部分进行搜索。
这种分割和缩小搜索范围的方式,使得二进制搜索算法具有较高的效率。
二、二进制搜索算法的步骤:1. 确定搜索范围:首先,需要确定有序列表的起始位置和结束位置。
通常,起始位置为0,结束位置为列表长度减1。
2. 计算中间位置:通过将起始位置和结束位置相加,并除以2,可以得到中间位置的索引值。
将该索引值对应的元素与目标元素进行比较。
3. 比较目标元素:如果中间位置的元素与目标元素相等,则搜索成功,返回该位置。
如果中间位置的元素大于目标元素,则将结束位置更新为中间位置减1,否则将起始位置更新为中间位置加1。
4. 重复步骤2和步骤3,直到搜索范围缩小到只包含一个元素,或者搜索失败(起始位置大于结束位置)。
三、二进制搜索算法的优势:1. 高效性:二进制搜索算法每次都能将搜索范围缩小一半,因此它的时间复杂度为O(log n),其中n为列表的长度。
相比于线性搜索算法的时间复杂度O(n),二进制搜索算法具有更高的效率。
2. 适用性:二进制搜索算法适用于有序列表。
在大规模数据的处理中,通过对列表进行排序,再使用二进制搜索算法进行查找,可以大大提高搜索效率。
四、二进制搜索算法的使用指南:1. 确保列表有序:在使用二进制搜索算法之前,必须确保列表是有序的。
如果列表无序,需要先进行排序操作。
2. 注意边界条件:在实现二进制搜索算法时,需要注意起始位置和结束位置的边界条件。
确保起始位置小于等于结束位置,并且在更新起始位置或结束位置时,考虑加减1的情况。
3. 处理搜索失败:如果经过多次搜索后,起始位置大于结束位置,说明目标元素不存在于列表中。
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2BCSBiblioteka 算法Kennedy 等[19] 于 1995 年提出的标准 PSO 算法只能用来 为使 PSO 算法能应用于求解离 求解连续解空间的优化问题, 散的组合优化问题, 他们于 1997 年对 PSO 算法进行了改进, [20 ] 提出了二进制 PSO ( Binary PSO,BPSO ) 算法 。 之后刘建 [21 ] 华 对 BPSO 算法进行了分析论证, 认为其全局搜索能力很 强, 而收敛性很弱。为了增强 BPSO 算法的收敛性, 刘建华提 出了两个新的二进制代码变换公式, 并采用在 BPSO 算法刚 之后再 开始进化的若干代内先用 Kennedy 的公式进行搜索, 用他本人提出的两个公式进行搜索 。刘建华还分析了改进之 后的 BPSO 算法是有效的。 同样原始的 CS 算法也只能用于 求解连续解空间的优化问题, 欲将 CS 算法用于求解离散型 须对其进行二进制改进, 以得到 的优化问题如 NP 完全问题, BCS ) 。 二进制布谷鸟搜索( 算法 首先, 用一个长度为 nc 的二进制编码串来表示第 m 代第 m i 个鸟巢第 j 维变量的数值, 1 ) 就表示第 m 代第 那么 x ijk = ( 0 , i 个鸟巢第 j 维变量的第 k 个二进制编码, 2, …, nc。 其中 k = 1 , 其次, 对 Lévy 飞行每次位置更新的跳跃路径 Step 进行二 [20 ] 进制代码变换。 按照 Kennedy 和 Eberha 公式 变换得 Lévy 飞行的二进制代码变换公式为: 1 Sig( Step) = 1 + exp( - Step)
Binary cuckoo search algorithm
FENG Dengke, RUAN Qi , DU Limin
( College of Chemistry and Chemical Engineering, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350108 ,China)
[3 ]
和莱维( Lévy ) 飞行特性之后 于 2009 年 创 立 了 布 谷 鸟 搜 索 ( Cuckoo Search, CS) 算法, 并用大量的函数对其性能进行了 测试, 结果表明该算法在许多方面的性能已经超过了微粒群 算法和遗传算法: CS 算法具有全局搜索能力强 、 选用参数少、 搜索路径优、 多目标问题求解能力强等优点
谷鸟搜索( CS) 算法, 并做了以下三个理想的假定: 1 ) 每只布谷鸟只产一个蛋, 并且随机地放在某一个鸟巢 中; 2 ) 放置在宿主鸟巢中的高质量的布谷鸟蛋将会被孵化 出来产生下一代布谷鸟; 3 ) 布谷鸟可以利用的多种多样的宿主鸟巢的数量 n 是 确定的, 布谷鸟放置在宿主鸟巢中的布谷鸟蛋被发现的概率 0, 1] 。 是 pa ∈ [ 在这三个假设的前提下, 布谷鸟寻找鸟巢的路径和位置 更新公式 就可以表示为: +1 xm = xm ij ij + α × Lévy ( λ)
Journal of Computer Applications 计算机应用,2013,33( 6) : 1566 - 1570 文章编号: 1001 - 9081 ( 2013 ) 06 - 01566 - 05
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2013-06-01 http: / / www. joca. cn doi: 10. 3724 / SP. J. 1087. 2013. 01566
二进制布谷鸟搜索算法
冯登科,阮 奇 ,杜 利 敏
*
( 福州大学 化学化工学院, 福州 350108) ( * 通信作者电子邮箱 hys@ fzu. edu. cn)
摘
要: 为了寻找求解 NP 完全问题的新算法, 采用二进 制编码 串 表 示 鸟巢 的 位 置, 对 布 谷鸟寻找 新 鸟巢 的 Lévy
*
Abstract: In order to find a new algorithm to solve the NPcomplete problem, the new efficient Cuckoo Search ( CS) algorithm was improved into a Binary Cuckoo Search ( BCS) algorithm by some means. These means include: binary coding strings were used to express the position of bird s nest, the path of Lévy flights that cuckoos searched for new bird s nest was transformed into binary coding respectively according to Kennedy and Eberha s formula and Liu Jianghua's formula, and then a binary coding control factor was introduced to the hybrid update of the transformed binary coding, and the elimination mechanism of cuckoo eggs was reserved. The BCS algorithm performs better than genetic algorithm and some mixed genetic algorithms in solving the knapsack problem, and also better than genetic algorithm, ant colony optimization and particle swarm optimization in solving the traveling salesman problem, but slightly worse than the improved particle swarm optimization through adjusting the inertia weights adaptively. In solving the NPcomplete problem, BCS algorithm is a new efficient algorithm. Key words: binary; Cuckoo Search ( CS) algorithm; NPcomplete problem; knapsack problem; Traveling Salesman Problem ( TSP)
0
来
引言
20 世 纪 70 年 代, NP 完 全 问 题 被 许 多 研 究 者 提 出
[1 - 2 ]
都能用很快的计算速度求出相同的满意解, 因此寻找计算速 求解稳定的新型演化算法具有重要的科学价值 。 度快、 英国剑桥大学的 Yang 等
[10 ]
在研究了布谷鸟的繁殖行为
。通常 NP 完全问题被认为是人们在有限的时间和空
[10 - 13 ]
。 然而, 原
始的 CS 算法只能用于求解连续型的优化问题, 不能用于求 NP 。 解离散型的优化问题如 完全问题 本文将原始的 CS 算 BCS) 算 法改进成为二进制布谷鸟搜索( Binary Cuckoo Search, 法, 并应用 0 /1 背包问题 ( Knapsack Problem ) 和旅行商问题 ( Traveling Salesman Problem, TSP) 这两类 NP 完全问题对二进 制布谷鸟搜索算法的性能进行了测试 。
( β -1 ) / 2
( 5)
短和方向都是高度随机改变的, 很容易从一个区域跃入另外 一个区域, 使得 CS 算法的全局多样性即全局寻优能力特别 CS 算法借鉴了布谷鸟的繁殖行为, 定义布谷 强。另一方面, [10 ] 鸟蛋被宿主鸟发现的概率 pa = 0 . 25 , 不适应环境的较差 的布谷鸟蛋被淘汰, 适应环境的优秀的布谷鸟蛋被孵化, 保证 新生的布谷鸟群体都是由优秀个体组成, 使得 CS 算法具有 较强的收敛性。 在实际的优化问题中, 鸟巢的位置 x ij 代表所有变量的有 效取值空间, 而鸟巢的适应度代表变量取不同值所对应的目 10 - 11 ] 。 标函数。具体的 CS 算法流程详见文献[
m +1 位置 x ij 时所经历的路径。因 s 即 Lévy ( λ) 取决于由式( 4 ) 和式( 5 ) 产生的两个正态分布随机数 μ 和 ν, μ 和 ν 可大可小、 可正可负, 故布谷鸟每次按 Lévy 飞行机制随机搜索的路径长
{
σμ =
( 1 + β) sin( πβ / 2 ) { ΓΓ } [ ( 1 + β) / 2] 2 β
NP 完 间内难以找到其最优解的问题, 随着问题规模的扩大, 全问题的求解难度大大增加 。 然而, 在交通调度、 物流配送、 互联网规划、 工业控制和生物化学计算等众多领域都不可避 免地出现了大量的 NP 完全问题, 快速高效地寻求这些问题 的最优解对人们的生产生活具有重要的现实意义 。到目前为 止, 研究者们已经研究出了很多用于求解 NP 问题的方法, 如 穷举法、 近似算法、 随机算法、 动态规划法、 贪婪算法、 演化算 法等 法
飞行路径分别按照 Kennedy 和 Eberha 公式及刘建华公式进行二进制代码变换, 引入二 进 制编码 控 制 系 数 对 变 换 得 到 的二进制编码进行混合更新, 保留布谷鸟蛋被淘汰的机制等方法将新型高效的布谷鸟搜索( CS) 算法 改 进 为 二 进 制 布 谷鸟搜索( BCS) 算法。将 BCS 算法用于求解背包问题, 结果 好 于 遗 传 算法和 几 种 混 合 遗 传 算法; 将 BCS 算法 用于 求 解旅行商问题, 结果好于遗传算法、 蚁群算法和 微 粒 群 算法, 但 略 差 于 改 进 的 惯 性 权 重 自 适 应 调整 微 粒 群 优化算法。 二进制布谷鸟搜索算法是求解 NP 完全问题的新型高效算法。 关键词: 二进制; 布谷鸟搜索算法; NP 完全问题; 背包问题; 旅行商问题 中图分类号: TP18 ; TP301. 6 文献标志码: A