基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法实现目标求解

基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法实现目标求解

布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm）是一种启发式优化算法，灵感来源于布谷鸟的繁殖行为。该算法通过模拟布谷鸟的寻找巢穴和替换巢蛋的过程，来寻找最优解。在本文中，我们将介绍一种基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法，用于解决目标求解问题，并提供相应的MATLAB源码。

算法原理：

1. 初始化种群：随机生成一组初始布谷鸟个体，每个个体表示一个解向量。
2. 随机扰动：对于每个布谷鸟个体，根据一定的概率随机扰动其解向量，引入随机性促进全局搜索。
3. 适应度评估：计算每个布谷鸟个体的适应度值，评估解向量的优劣程度。
4. 更新解向量：根据适应度值，更新每个布谷鸟个体的解向量，保留较优的解向量。
5. 选择替代：根据一定的概率选择替代操作，将一部分较差的解向量替换为新的解向量。
6. 终止条件判断：如果满足终止条件，则跳转到步骤8；否则，进入下一步。
7. 调整参数：根据当前阶段和迭代次数，动态调整扰动概率和惯性权重，以平衡全局搜索和局部搜索的能力。
8. 输出结果：输出最优解向量作为结果。

MATLAB源码实现：

function [bestSolution, bestFitness