布谷鸟搜索算法研究综述_兰少峰

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1、２０１５年４月计算机工程与设计Ａｐｒ．２０１５第３６卷第４期ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮＶｏｌ．３６Ｎｏ．４布谷鸟搜索算法研究综述兰少峰，刘升＋（上海工程技术大学管理学院，上海２０１６２０）摘要：布谷鸟搜索算法是一种结合了布谷鸟巢寄生性和莱维飞行模式的元启发式群体智能搜索技术，系统地介绍布谷鸟搜索算法的原理和算法流程，详细论述该算法有关改进算法的研究现状以及其应用研究情况，归纳分析比较该算法、粒子群算法、蚁群算法和蜂

2、群算法的优缺点及适用性范围，总结目前该算法存在的问题，指出未来研究的方向。关键词：布谷鸟搜索算法；元启发式算法；群体智能；莱维飞行；蚁群算法中图法分类号：ＴＰ３０１．６文献标识号：Ａ文章编号：１０００－７０２４（２０１５）０４－１０６３－０５ｄｏｉ：１０．１６２０８／ｊ．ｉｓｓｎ１０００－７０２４．２０１５．０４．０４４ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ＋ＬＡＮＳｈａｏ－ｆｅｎｇ，ＬＩＵＳｈｅｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ

3、ｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｍｅｔａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｃｕｃｋｏｏ’ｓｎｅｓｔｐａｒａｓｉｔｉｓｍａｎｄＬéｖｙｆｌｉｇｈｔｓｍｏｄｅ．Ｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｐｒｏｃｅｄｕｒｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｃｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｒｅｌａｔｉｖｅ

4、ｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｔｈｅｉｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｉｎｔｅｒｍｓｏｆａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｉｅｌｄｓ，ｃｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｂｅｅｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｗｅ

5、ｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｓｏｍｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈ；ｍｅｔａｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；Ｌéｖｙｆｌｉｇｈｔｓ；ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ它的多种改进算法之间进行了比较，没有详细概述ＣＳ算法０引言的发展现状。因此，有必要对ＣＳ算法的原理、算法改进、布谷鸟搜索算法（ｃｕｃｋｏｏｓｅａｒｃｈ，ＣＳ），是由剑桥大学其各领域的应用、算法优缺点、使用

6、范围、目前存在的问ＹＡＮＧ等在文献［１］中提出的一种群智能优化算法，它也题以及下一阶段的研究方向等进行系统、全面的总结和评是一种新型元启发式搜索算法。其思想主要基于两个策略：述，进而呈现ＣＳ算法的发展现状，期望该算法能够解决更布谷鸟的巢寄生性和莱维飞行（Ｌéｖｙｆｌｉｇｈｔｓ）机制。通过多更有效的实际问题。随机游走的方式搜索得到一个最优的鸟窝来孵化自己的鸟１ＣＳ算法原理［２］。蛋，这种方式可以达到一种高效的寻优模式ＣＳ算法主要优点是参数少、操作简单、易实现、随机１．１布谷鸟的巢寄生殖行为搜索路径优和寻优能力强等，备受学者关注，相关的科研布谷鸟

7、具有孵卵寄生性，本身没有孵化行为，这就促［３］。目前，王凡、贺兴时等已在文献［４］［６］。巢成果也日益倍增使它通过寻找质优的巢窝，依靠养父母孵化和育雏中通过建立ＣＳ算法的Ｍａｒｋｏｖ链模型，理论证明了该算法寄生殖行为主要表现在宿主的选择，繁殖期间，大布谷鸟可收敛于全局最优。ＣＳ算法的衍生算法以及应用研究也已寻找在孵化和育雏时间上基本相似、雏鸟饮食习性基本相得到了快速的发展，但目前国内外对ＣＳ算法的综述性研究同的、卵形状和颜色相当的宿主，通常表现为雀形目鸟类。比较少，ＹＡＮＧ等在文献［５］中对ＣＳ算法最初的发展和确定寄生的宿主后，大布谷鸟要选择

8、适当的时机，一般要收稿日期：２０１４－０４－２４；修订日期：２０１４－０７－０３基金项目：国家自然科学基金项目（６１０７５１１５）；上海市教委重点基金项目（１２ＺＺ