代码自写，亲测 可用。是基于Levy_flights的布谷鸟算法求解函数的最小最优值

Multi-strategy serial cuckoo search algorithm for global optimization (MSSCS) 算法matlab代码

布谷鸟算法matlab源码解析，详细解释，亲测可用！！！

对于求解的TSP问题，提出了一种自适应离散型布谷鸟算法（Adaptive Discrete Cuckoo Search，ADCS）。在基于布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search，CS）的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和随着算法迭代数目增加导致种群多样性下降这两个缺陷，设计了一种针对路径的自适应型局部调整算子和全局随机扰动策略，采用了简单的2-opt优化算子作为局部优化算子以加快算法的收敛速度。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB数据与其他的优化算法进行对比实验，结果表明ADCS算法在求解精度和稳定性方面具有优势。

布谷鸟算法（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。文件为MATLAB程序（主体程序和莱维飞行程序），有中文注释，可直接运行，适合初学者。可改变目标函数使用，也可对其进行改进

这是原作者写的关于布谷鸟算法的源代码，包含三种情形：给定干扰的；固定迭代次数的；带约束优化的。分享给正在学习的各位

布谷鸟求解函数的最小值，这是布谷鸟算法与莱维飞行的详细讲解；带注释的布谷鸟算法，清晰易懂，简洁好用，可以更改适应度函数应用不同的场景。

注意这不是官方支持的Google产品。 布谷鸟指数 概述 （ ，CI）是一种轻量级的二级索引结构，它以节省空间的方式表示键和列分区之间的多对多关系。 CI的核心是将大小可变的指纹与指示合格分区的压缩位图相关联。 它解决什么问题？ 传统上，通过为每个分区维护一个过滤器（例如Bloom过滤器）来索引该分区中包含的所有唯一键值，来查找可能包含给定查找关键字的所有分区的问题得以解决： Partition 0: A, B => Bloom filter 0 Partition 1: B, C => Bloom filter 1 ... 要识别包含密钥的所有分区，我们需要探查所有每个分区的过滤器（可能很多）。 由于布隆过滤器可能会返回假阳性，因此我们有可能（例如1％）意外地将阴性分区识别为阳性。 在上面的示例中，对键A的查找可能返回分区0（真肯定）和1（假肯定）。 根据存储介质的不同，错误的肯定

布谷鸟叫声音效.mp3

基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，MATLAB代码，能直接使用，适合初学者学习