智能优化 | MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法 布谷鸟优化 人工神经网络算法 MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法

人工智能算法中的布谷鸟算法，用matlab简单实现

内置了葡萄酒数据，和分类与预测两个例子，可以根据需求进行改动，可读性强！ 布谷鸟算法是一种通过对自然界中的布谷鸟的育雏行为进行模仿，并结合莱维飞行来增强全局搜寻能力的启发式算法。 支持向量机是一种基于VC维理论同时又满足结构风险最小状态原则的机器学习算法，具有适应于小样本，泛化能力强等优点，主要是通过寻找一种满足公式 的最优的超平面，来实现不同数据特征的区分，其分类与预测效果的优劣主要受参数c，g的影响。 采用布谷鸟优化算法对支持向量机进行参数寻优。

【灰狼算法】基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)含Matlab源码

完整代码，可直接运行

用于特征选择的扩展二进制布谷鸟搜索 运行算法： 步骤 1：运行 EBCS.m 文件 您可以使用您选择的数据集和 SVM 分类器替换数据集和 SVM 分类器。 如果您发现错误，请给我们发电子邮件。 Sadegh Salesi sadegh.salesi@my.ntu.ac.uk Georgina Cosma 博士 georgina.cosma@ntu.ac.uk 参考：S. Salesi 和 G. Cosma，“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”，2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA)，伦敦，2017 年，第 6-12 页。 doi：10.1109/ICKEA.2017.8169893 网址： http : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8169893&isnumber=8169

要求：对于给出的数据集--深圳市楼盘带经纬度—设立基站。每个基站的有效覆盖范围为10Km，欲让基站信号覆盖所有小区，求解最小的基站数目以及其位置。 1. 设立两个鸟巢（1*m维数组），称为x_nest, y_nest。对应位置的组合即为一个基站位置。m表示当前选用m个基站。 2. 适应度函数定义为未被包含的小区数量。 3. 按照布谷鸟算法的方式更新与抛弃解。 4. 当适应度函数达到0时，m减一进行下类型的布谷鸟迭代。

自己编写的一个布谷鸟算法代码，只有简单的注释

布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法高效简单，但在求解复杂问题时收敛效率较低。为提高CS算法的寻优精度和收敛速度，提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-EOBCCS).该算法引入精英个体，通过精英个体反向学习生成精英反向解，从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群，同时，在迭代中对鸟巢位置采用混沌扰动策略，扩大种群多样性，有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度.通过8个标准测试函数对比实验，结果表明加入混沌扰动的精英反向学习布谷鸟搜索算法具有较强的搜索能力和较高的

全局元启发式优化算法，采用布谷鸟搜索算法（CSA）来确定最优分数延迟无限脉冲响应的系数(FD-IIR) 滤波器并试图满足理想的频率响应特征。