% 布谷鸟算法
% fun_name 寻优函数
% nd 需要寻优的参数个数
% Lb 鸟窝范围的下限
% Ub 鸟窝范围的上限
function [bestnest, fmin] = Cuckoo(fun_name, nd, Lb, Ub)
global n;
n = 15; % 种群数量
pa = 0.25; % 布谷鸟蛋被发现的概率
Tol = 1e-6; % 阈值循环的精度设置
maxcycles = 1000;
nest=Lb+(Ub-Lb).*rand(n,nd);% 鸟窝的初始值
fitness=10e10*ones(n,1);%寻优域的范围设置
%初始化巢穴
[fmin,bestnest,nest,fitness]=get_best_nest(nest,nest,fitness,fun_name);
%% 循环计算
for count = 1:maxcycles
% 莱维飞行，依据 原解与最优解 产生新解
new_nest = get_cuckoos( nest, bestnest, Lb, Ub );
%比较原解与新解产生 较优解:nest
[fnew, best, nest, fitness] = get_best_nest( nest,new_nest, fitness,fun_name); %#ok<ASGLU>
% 布谷鸟蛋被发现
new_nest=empty_nests(nest,Lb,Ub,pa) ;
% 在更新后的鸟窝数据中再次找到最佳巢穴
[fnew,best,nest,fitness]=get_best_nest(nest,new_nest,fitness,fun_name);
% 找到最终最优值
if fnew<fmin%如果新鸟窝与目标鸟窝之间的的距离更近(即误差精度更小更准确)
fmin=fnew;%则用新的鸟窝的值替换原fmin中的数据
bestnest=best;%并且把此鸟窝下的各个参数的最优解赋给bestnest
end
% 达到误差允许范围，结束
if fmin < Tol
break;
end
end
% 结束
end
%%
% 最小的解 bestnest
% 最小值 fmin
% 误差 Tol
%% 布谷鸟算法莱维飞行
function nest=get_cuckoos(nest,best,Lb,Ub)
global n;
beta=3/2;
aplha = 0.01; %飞行步长缩放常量
%sigma这个数约等于0.7
sigma=(gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta);
for j=1:n
s=nest(j,:); %取出第 j 个个体
%randn函数产生均值为0,方差σ^2 = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数
u=randn(size(s))*sigma;
v=randn(size(s));
step=u./abs(v).^(1/beta);
stepsize=aplha*step.*(s-best);% 步长
s=s+stepsize.*randn(size(s));
nest(j,:)=simplebounds(s,Lb,Ub);%获得交替比较上下限的值
end
end
%% 输入原解与新解以及原解的输出值，寻找新解中最优的代替原解，更新输出值
function [fmin,best,nest,fitness]=get_best_nest(nest,newnest,fitness,fun_name)
global n;
for j=1:n
fnew=feval(fun_name, (newnest(j,:)) ); % 计算新解的值
if fnew<=fitness(j) % 优质解替换
fitness(j)=fnew; % 更新解
nest(j,:)=newnest(j,:); % 更新输出值
end
end
% 记录此刻种群中最优值的一个解
[fmin,K]=min(fitness) ;
best=nest(K,:);%获得当前最好的巢穴的值
end
%% 布谷鸟蛋被发现过程
function new_nest=empty_nests(nest,Lb,Ub,pa)
global n;
K=rand(size(nest))>pa;%如果产生的随机数大于pa的值，就令K等于该值
% 解集随机行走的步长
stepsize=rand*(nest(randperm(n),:)-nest(randperm(n),:));
% 构造新解集
new_nest=nest+stepsize.*K;
% 解集是否在范围内判断
for j=1:n
s=new_nest(j,:);
new_nest(j,:)=simplebounds(s,Lb,Ub);
end
end
%% 判断解是否在取值范围内
function s=simplebounds(s,Lb,Ub)
ns_tmp=s;%赋值
% 下限
I=ns_tmp<Lb;
ns_tmp(I)=Lb(I);
% 上限
J=ns_tmp>Ub;
ns_tmp(J)=Ub(J);
s=ns_tmp;
end
