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。

4、应用延伸

4.1车辆调度、路径最优

《求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法》文中提出：基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法，设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法。该算法首先对客户位置进行聚类分析，然后再进行各区域的路径优化。混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作，同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度。

4.2 项目调度

《求解资源受限项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法》针对资源受限项目调度问题，提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的高效求解方法。ICS 算法设计如下：在解空间表示方面提出一种适应莱维飞行特点的任务调度顺序优先级编码方案，并采用串行调度求解该问题。为提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解，对CS 的局部搜索机制进行改进，即引入对精英个体的局部搜索策略及对首领的寿命衰老机制。

4.3 云计算中资源调度

《云环境中基于布谷鸟搜索算法的多目标任务调度方案》文中提出：效率往往是任务调度的首要目标，对于数据中心而言，能耗问题也是十分重要的因素。在布谷鸟搜索算法的基础上提出了一种多目标任务调度方案，以实现云环境下任务调度效率和能耗的最优。布谷鸟搜索算法是一种启发式算法，利用莱维飞行通常能较快地寻找到全局最优解。

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。 1.简介在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及

设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP-hard的，这就意味着没有一个行之有效的算法可以解决我们提出的问题，因此，对于一个已经提出的问题，启发式算法和科学技术与具体的学科交叉知识经常被用于其中，用来作为解决问题的向导。另一方面，元启发算法在解决此类优化问题方面是非常有效的，而且已经在很多刊物和书籍中得以运用，与单一目标的优化问题相反的是，多目标优化问题具有典型的复杂性和困难性，在单一目标的优化问题中我们必须去找出一个最优化的解决方法，此方法在问题的解决中存在着一个单一的点，并且在此问题中不包括那些多重的、平均优化的点，对于一个多目标的优化问题，存在着名为Pareto-front的多重的复杂的优化问题，为了了解我们所不熟悉的Pareto-front问题，我们需要收集并整理很多不同的方法，从而，此计算结果将会随着近似解的变化、问题的复杂度和解决方法的多样性而有所变化甚至增加。在理论上，此类解决方法应包括问题并且应相对的有一致无分歧的分布情况，然而，还没有科学的方法可以证明这种解决方法可以在实际中得以应用。从问题的出发点我们可以得知，算法可以在单一目标优化问题中运行的很好，但是却不能在多目标的优化问题中直接的运用，除非是在特殊的环境与条件下才可以应用。例如，使用一些

基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法

布谷鸟算法

今天我要讲的内容是布谷鸟算法，英文叫做Cuckoo search (CS algorithm)。首先还是同样，介绍一下这个算法的英文含义，Cuckoo是布谷鸟的意思，啥是布谷鸟呢，是一种叫做布谷的鸟，o(∩_∩)o ，这种鸟她妈很懒，自己生蛋自己不养，一般把它的宝宝扔到别的种类鸟的鸟巢去。但是呢，当孵化后，遇到聪明的鸟妈妈，一看就知道不是亲生的，直接就被鸟妈妈给杀了。于是这群布谷鸟宝宝为了保命，它们就模仿别的种类的鸟叫，让智商或者情商极低的鸟妈妈误认为是自己的亲宝宝，这样它就活下来了。Search指的是搜索，这搜索可不是谷歌一下，你就知道。而是搜索最优值，举个简单的例子，y=(x-0.5)^2+1，它的最小值是1，位置是(0.5,1)，我们要搜索的就是这个位置。现在我们应该清楚它是干嘛的了吧，它就是为了寻找最小值而产生的一种算法，有些好装X的人会说，你傻X啊，最小值不是-2a/b吗，用你找啊? 说的不错，确实是，但是要是我们的函数变成y=sin(x^3+x^2)+e^cos(x^3)+log(tan(x) +10，你怎么办吶？你解不了，就算你求导数，但是你知道怎么解导数等于0吗？所以我们就得引入先进的东西来求最小值。为了使大家容易理解，我还是用y=(x-0.5)^2+1来举例子，例如我们有4个布谷鸟蛋（也就是4个x坐标），鸟妈妈发现不是自己的宝宝的概率是0.25，我们x的取值范围是[0,1]之间，于是我们就可以开始计算了。目标：求x在[0,1]之内的函数y=(x-0.5)^2+1最小值（1）初始化x的位置，随机生成4个x坐标，x1=0.4，x2=0.6，x3=0.8，x4 =0.3 ——> X=[0.4, 0.6 ,0.8, 0.3]

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。 4、应用延伸 4.1车辆调度、路径最优《求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法》文中提出：基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法，设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法。该算法首先对客户位置进行聚类分析，然后再进行各区域的路径优化。混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作，同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度。 4.2 项目调度

布谷鸟搜索算法简介

布谷鸟搜索算法维基百科，自由的百科全书布谷鸟搜索（Cuckoo Search，缩写 CS），也叫杜鹃搜索，是由剑桥大学杨新社（音译自：Xin-She Yang）教授和S.戴布（S.Deb）于2009年提出的一种新兴启发算法[1]。 CS算法是通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（Brood Parasitism），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。研究表明，布谷鸟搜索比其他群体优化算法更有效。布谷鸟搜索布谷鸟搜索（CS）使用蛋巢代表解。最简单情况是，每巢有一个蛋，布谷鸟的蛋代表了一种新的解。其目的是使用新的和潜在的更好的解，以取代不那么好的解。该算法基于三个理想化的规则： ?每个杜鹃下一个蛋，堆放在一个随机选择的巢中； ?最好的高品质蛋巢将转到下一代； ?巢的数量是固定的，布谷鸟的蛋被发现的概率为。实际应用布谷鸟搜索到工程优化问题中的应用已经表现出其高优效率，经过几年的发展，为了进一步提高算法的性能，CS算法的很多变体与改进逐步涌现。瓦尔顿（Walton）等提出了修正布谷鸟搜索（Modified Cuckoo Search，缩写 MCS）；伐立安（Valian）等提出了一种可变参数的改进CS算法，提高了收敛速度，并将改进算法应用于前馈神经网络训练中；马里切尔凡姆（Marichelvam）将一种混合CS算法应用于流水车间调度问题求解中；钱德拉塞卡兰（Chandrasekaran）等将集成了模糊系统的混合CS算法应用于机组组合问题。杨（Yang）和戴布（Deb）提出多目标布谷鸟搜索（Multiobjective Cuckoo Search，缩写 MOCS），应用到工程优化并取得很好的效果；詹（Zhang）等通过对种群分组，并根据搜索的不同阶段对搜索步长进行预先设置，提出了修正调适布谷鸟搜索（Modified Adaptive Cuckoo Search，缩写 MACS），提高了CS的性能。

基于K―means和布谷鸟算法的流程模型聚类

基于K―means和布谷鸟算法的流程模型聚类摘要：流程模型聚类是流程管理领域的一个热门话题。本文提出一种基于布谷鸟算法的K-means算法，该算法弥补了K-means算法的依赖初始解、易陷入局部最优等缺点。本文从流程模型结构性能、成本、效率、顾客满意度以及质量等五个方面模拟数据集，并选择权重较高的属性进行试验操作，结果表明算法的具有较高的可行性和有效性。 Abstract：Process model clustering is a hot topic in the field of process management. This paper presents a new K-means algorithm based on cuckoo algorithm，which compensates drawbacks of traditional K-means algorithm，such as relying on initial solution and being easily trapped in local optimums. In this paper，simulated data sets consist of five features （process model structure performance，cost，efficiency，customer satisfaction and quality），but experiments are conducted by only two indicators with higher weight. Experimental results show that the method has relatively higher feasibility and effectiveness. 关键词：布谷鸟算法;K-means算法;流程模型聚类 Key words：cuckoo algorithm;K-means;process model

改进二进制布谷鸟搜索算法求解TSP问题

改进二进制布谷鸟搜索算法求解TSP问题：According to the characteristics TSP problem ，we design an improved TSP problem solving binary cuckoo algorithm. The algorithm uses a binary code string showing the location of the nest ，the nest of the cuckoo to find a new flight path of Levi binary code conversion ，this paper introduces the binary coded control coefficient transform binary coding mixed update ，the paper retains the cuckoo egg method being eliminated mechanisms ，and introduces greedy thought ，this article will search for new and efficient cuckoo （CS）algorithm to improve a binary search cuckoo （BCS）algorithm. The BCSalgorithm for solving TSP. By testing multiple sets of data ，compared to "TSP problem of data collection catalog （standard test set ），" The results show that better than tabu search algorithm ，genetic algorithm ，ant colony algorithm ，particle swarm optimization. Keywords：Binary ；Cuckoo search algorithm ；traveling salesman problem ；greedy algorithm 1 引言 TSP（旅行商）问题是指已知n个城市之间的相互距离，寻

逐维改进的布谷鸟搜索算法

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/4215718841.html, Journal of Software,2013,24(11):2687?2698 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2013.04476] https://www.360docs.net/doc/4215718841.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 逐维改进的布谷鸟搜索算法王李进1,2, 尹义龙2, 钟一文1 1(福建农林大学计算机与信息学院,福建福州 350002) 2(山东大学计算机科学与技术学院,山东济南 250101) 通讯作者: 尹义龙, E-mail: ylyin@https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,, https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,/ylyin.html 摘要: 布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的. 关键词: 布谷鸟搜索算法;逐维改进;函数优化;多维函数;干扰现象中图法分类号: TP183文献标识码: A 中文引用格式: 王李进,尹义龙,钟一文.逐维改进的布谷鸟搜索算法.软件学报,2013,24(11):2687?2698.https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,/ 1000-9825/4476.htm 英文引用格式: Wang LJ, Yin YL, Zhong YW. Cuckoo search algorithm with dimension by dimension improvement. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2013,24(11):2687?2698 (in Chinese).https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,/1000-9825/4476.htm Cuckoo Search Algorithm with Dimension by Dimension Improvement WANG Li-Jin1,2, YIN Yi-Long2, ZHONG Yi-Wen1 1(School of Computer and Information Science, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China) 2(School of Computer Science and Technology, Shandong University, Ji’nan 250101, China) Corresponding author: YIN Yi-Long, E-mail: ylyin@https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,, https://www.360docs.net/doc/4215718841.html,/ylyin.html Abstract: Cuckoo search (CS) is a new nature-inspired intelligent algorithm which uses the whole update and evaluation strategy on solutions. For solving multi-dimension function optimization problems, this strategy may deteriorate the convergence speed and the quality of solution of algorithm due to interference phenomena among dimensions. To overcome this shortage, a dimension by dimension improvement based cuckoo search algorithm is proposed. In the progress of iteration of improved algorithm, a dimension by dimension based update and evaluation strategy on solutions is used. The proposed strategy combines an updated value of one dimension with values of other dimensions into a new solution, and greedily accepts any updated values that can improve the solution. The simulation experiments show that the proposed strategy can improve the convergence speed and the quality of the solutions effectively. Meanwhile, the results also reveal the proposed algorithm is competitive for continuous function optimization problems compared with other improved cuckoo search algorithms and other evolution algorithms. Key words: cuckoo search algorithm; dimension by dimension improvement; function optimization; multi-dimension function; interference phenomena 自20世纪以来,人们利用蚂蚁、鸟类等群居生物的自组织行为,提出了粒子群算法(particle swarm ?基金项目: 新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0315); NSFC-广东联合基金重点支持项目(U1201258); 福建省自然科学基金 (2011J05044, 2013J01216); 山东省自然科学杰出青年基金(2013JQE27038) 收稿时间:2013-04-27; 修改时间: 2013-07-17; 定稿时间: 2013-08-27

布谷鸟算法的杂七杂八

关于布谷鸟算法的相关说法又是一个不大常见的拥有一定的自带机制可以对付局部极小值点的算法，但是这个年代还是不大多见。布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）是由Xin-She Yang 和Suash Deb 于2009 年开发的自然启发式算法。CS 基于布谷鸟的寄生性育雏（brood parasitism，又巢寄生）行为。该算法可以通过所谓的Levy 飞行来增强，而不是简单的各向同性随机游走。研究表明，该算法可能比遗传算法、PSO 以及其他算法更有效。不过这也是看具体的数据集的。 1 关于鸟类的育雏行为布谷鸟（杜鹃）是一种神奇的鸟，不仅因为它们动听的啼鸣，还因它们的积极的繁殖策略。杜鹃科中的犀鹃（Ani Cuckoo）和圭拉鹃（Guira Cuckoo），将它们的蛋放在其他鸟的巢中，通过去除其他鸟（寄主）的蛋来增加自己蛋的孵化几率。有相当多种类的鸟都有将自己的蛋放在其他鸟的巢中这种寄生性育雏行为。这种方法使得一些科学家突发奇想，于是就有了现在的布谷鸟算法寄生性育雏分为三种：种内寄生（intraspecific brood parasitism）、合作养育（cooperative breeding）和巢占据（nest takeover）。一些寄主鸟会与入侵的布谷鸟发生直接冲突。如果一个寄主鸟发现这些蛋不是他们自己的，那么他们要么将这些外来蛋清除掉。这是比较温和的生物，有的物种就比较暴脾气，他们直接放弃整个巢穴，在别处建造一个新的巢。一些布谷鸟，例如New World brood-parasitic Tapera，已经进化成这样一种方式，雌杜鹃通常非常善于模仿几种特定寄主的卵的颜色和纹理。这减少了它们蛋被遗弃的可能性，从而增加了它们的繁殖力。这种物种对产蛋时机的把握也非常到位。布谷鸟通常会选择那些寄主刚刚产下自己蛋的巢。一般来说，布谷鸟蛋的孵化时间要比寄主蛋的孵化时间要早一些。一旦第一只布谷鸟雏鸟孵化出来，第一个本能的动作就是通过盲目地推动将其他蛋从巢中推出，从而增加寄主对布谷鸟雏鸟的食物供给。研究还表明，杜鹃雏鸟还可以模仿寄主雏鸟的叫声，以获得更多的被喂食机会。 2 Levy飞行 Levy是征收的意思，同著名的枪战动漫《黑礁》的女主Revy要区分开。另一方面，各种研究表明，许多动物和昆虫的飞行行为表现出了具有幂律规律的Lévy 飞行的典型特征。Reynolds 和Frye 最近的一项研究表明，如同很多像我一样的RTS玩家的习惯一样，很多人在开始探路开视野的时候喜欢无规律的乱画路径进行探路操作，在生物圈中，有的生物也有这种奇怪的习惯，诸如果蝇（或Drosophila melanogaster）利用一系列直线飞行路径和突然的90°转弯来探索景观，从而产生Lévy飞行式的间歇无标度搜索模式。针对人类行为的研究也表明，如Ju hoansi 狩猎采集觅食模式等也表现出了Lévy 飞行的典型特征。即使是光线也与Lévy 飞行有联系。另外，该行为已被应用于优化搜索，结果表明其具有潜力。