1引言据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国 1/7 的成年人患有糖尿病。到2050 年，这个比例将会快速增长至高达 1/3。我们在 UCL 机器学习数据库里一

【群体智能优化算法】布谷鸟搜索算法matlab求解函数最小值代码，稍微简化了一点点，相关流程和介绍博客中有哦~未简化的代码我就先不上传了嘻嘻嘻

利用布谷鸟搜素优化算法实现支持向量机的参数寻优

【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

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

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。

AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在这里，我们提出了一种新的基于增强灰狼优化器和布谷鸟搜索（AGWOCS）的混合元启发式算法，如附件所示。 AGWOCS算法的研究论文： A Novel Hybrid Metaheuristic based on Augmented Grey Wolf Optimizer and Cuckoo Search for Global Optimization (ISCCC 2021), India, 2021, pp.376-381, DOI: https://doi.org/10.1109/ICSCCC51823.2021.9478142 原始 AGWO 算法描述于：https ://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006

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XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法Matlab原代码，可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。