布谷鸟算法源代码带注释

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。

%这是CS算法的主函数先设置参数
n=20;
pa=0.25;
Lb=[-1 -5]; 
Ub=[1 5];
time=100;                %循环次数


%随机初始解
for i=1:n;
    nest（i:）=Lb+（Ub-Lb）.*rand（size（Lb））;
   % fitness=fobj（nest（i:））;
end

fitness=10^10*ones（n1）;       %初始适应度
[fminbestnestnestfitness]=get_best_nest（nestnestfitness）;

N_iter=0;
for t=1:time
    new_nest=get_cuckoos（nestbestnestLbUb）;   
    [fnewbestnestfitness]=get_best_nest（nestnew_nestfitness）;
    N_iter=N_iter+n; 
    new_nest=empty_nests（nestLbUbpa） ;  %随机游走策略
    [fnewbestnestfitness]=get_best_nest（nestnew_nestfitness）;
    N_iter=N_iter+n;
    if fnew        fmin=fnew;
        bestnest=best ;
    end
    yy（t）=fmin;
end %% End of iterations

disp（strcat（‘Total number of iterations=‘num2str（N_iter）））;
fmin
bestnest

plot（yy）
axis（[0 100 0 0.09]）
xlabel（‘Cuckoo Iteraiton‘）
ylabel（‘fmin‘）
title（‘CS算法流程图‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-06-24 13:29  CS_algorithm\
     文件         947  2017-07-27 15:17  CS_algorithm\CS_main.m
     文件         350  2017-07-26 20:25  CS_algorithm\empty_nests.m
     文件         200  2017-07-27 15:16  CS_algorithm\fobj.m
     文件         318  2017-07-26 20:20  CS_algorithm\get_best_nest.m
     文件         452  2017-07-26 20:22  CS_algorithm\get_cuckoos.m
     文件          59  2017-07-26 20:27  CS_algorithm\getH.m
     文件          63  2017-07-26 20:28  CS_algorithm\getHeq.m
     文件         525  2017-07-26 20:27  CS_algorithm\getnonlinear.m
     文件         217  2017-07-26 20:26  CS_algorithm\simplebounds.m