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改进版布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法(XinShe Yang)

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简介：
改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法，它基于原始CS算法进行了增强和修正，以提高寻优效率和精度，在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的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。

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  • 改进版布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法(XinShe Yang)
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    改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法，它基于原始CS算法进行了增强和修正，以提高寻优效率和精度，在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的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。
     
  • 改进的混合灰狼优化与布谷鸟搜索算法(AGWOCS)（MATLAB）
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    本研究提出了一种创新的AGWOCS算法，结合了灰狼优化和布谷鸟搜索的优点，并通过MATLAB实现，旨在提升复杂问题求解效率。 AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强版本，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在此基础上，我们开发了一种新的混合元启发式算法——基于增强灰狼优化器（AGWO）与布谷鸟搜索（CS），命名为 AGWOCS。相关研究论文已发表于 ISCCC 2021 年会议中。 原始的 AGWO 算法描述可参考其出版物：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006
     
  • 基于改进布谷鸟搜索算法的彩色图像多阈值分割
    优质
    本研究提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的彩色图像多阈值分割方法，有效提升了图像处理的速度与精度。 为了提高彩色图像多阈值分割的速度与质量，针对传统布谷鸟算法的不足之处，本段落在每次莱维飞行后引入一个新的寻优方程进行优化引导，并分别对发现概率及步子因子提出了新的运行方程。基于此改进思路，提出了一种增强版布谷鸟算法（ECS）。将该ECS算法应用于彩色图像多阈值分割中，在实验对比分析中，本段落所提的ECS算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于标准粒子群算法及传统布谷鸟算法。因此，这种新的方法能够有效地应用到实际的多阈值分割任务当中。
     
  • 基于自适应布谷鸟搜索算法改进的K-means聚类方法及应用
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    本研究提出了一种结合自适应布谷鸟搜索优化技术与K-means算法的方法，显著提升了数据聚类的效果和效率，并探讨了其在实际问题中的应用。 基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用研究了一种改进的聚类方法。该方法结合了布谷鸟搜索算法和传统的K-means算法的优点，通过引入自适应机制来优化初始中心的选择过程，从而提高了聚类的效果和效率。这种方法在多个数据集上进行了测试，并且取得了较好的实验结果，在实际应用场景中具有广泛的应用前景。
     
  • 布谷鸟算法_MATLAB实现布谷鸟算法_
    优质
    简介：本文介绍了基于MATLAB平台的布谷鸟算法实现方法。通过模拟布谷鸟的寄生行为和随机漫步特性，该算法能够高效地解决优化问题，并提供了详尽的代码示例和应用案例。 布谷鸟算法求解优化问题的MATLAB代码编程实例
     
  • 基于布谷鸟搜索算法的SVM参数优化-python实现
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    本研究利用布谷鸟搜索算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并以Python语言实现了该算法，提高了模型预测精度。 1. 使用Python编写程序。 2. 拥有一个数据集。 3. 迭代数据速度快。
     
  • 新版布谷鸟算法下载
    优质
    新版布谷鸟算法是一款模拟自然界中布谷鸟繁殖行为的优化算法软件。该版本进行了多项改进和增强，适用于解决复杂优化问题，提高计算效率与求解精度，广泛应用于工程设计、经济管理和科学研究等领域。 关于最新版本的MATLAB中的布谷鸟算法案例代码对于撰写论文的学生以及从事数据分析的专业人士来说非常有帮助。
     
  • 基于集束搜索（beam search）的图搜索算法
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。
     
  • 布谷鸟算法探讨
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    《布谷鸟算法探讨》一文深入分析了布谷鸟搜索算法的工作原理及其优化机制，旨在探索该算法在解决复杂问题中的应用潜力和局限性。 布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）又称为杜鹃搜索算法，是由剑桥大学的Xin-She Yang教授与S. Deb在2009年提出的一种新型启发式优化方法。该算法通过模拟某些种类布谷鸟寄生繁殖的行为来有效地解决最优化问题，并且采用了相关的Levy飞行机制进行搜索。
     
  • 基于切线飞行改进的布谷鸟搜索算法：用切线飞行替代征费航班-MATLAB实现
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    本研究提出了一种改进的布谷鸟搜索算法，通过引入切线飞行机制来优化算法性能，并采用MATLAB进行仿真验证。 这是经过修改的杜鹃搜索版本，其中包含了与切线飞行相关的详细信息。请参考Layeb, 阿卜杜勒斯勒姆（Abedesslem）的文章“解决优化问题的切线搜索算法”。该代码完全基于Yang Xin-She Yang的Cuckoo Search (CS) 算法和Cambridge University的Yang Xin-She编写的Suash Deb的代码。在函数get_cuckoos_tangent.m中，征税航班被切线航班所替代。为了比较目的，在get_cuckoos_levy.m文件中保留了通过征税航班获得的原始杜鹃搜索版本。