二进制布谷鸟搜索算法_冯登科
二次分配问题的布谷鸟搜索算法
二次分配问题的布谷鸟搜索算法布谷鸟搜索算法是一种用于解决二次分配问题的算法。
它是基于模拟退火方法的一种启发式算法，能够以一定的概率找到二次分配问题的最优解。
一、布谷鸟搜索算法的优势1、高效：在二次分配问题中，布谷鸟搜索算法可以快速地搜索最优解，从而大大节省时间；2、灵活：布谷鸟搜索算法不仅可以解决基本的二次分配问题，还可以应用于解决更高级的分配问题；3、容易理解：布谷鸟搜索算法是基于模拟退火原理的，且其搜索过程极其贴近真实的生活现象，这使得人们能够较易理解这种算法。
二、布谷鸟搜索算法的原理1、求解过程：布谷鸟搜索算法采用模拟退火的原理，即通过不断的变换搜索解空间，从而改变解的状态，最终得到最优解。
2、参数设定：布谷鸟搜索算法可以按照需求设定几个参数，如最高温度Tmax、最低温度Tmin、温度改变量α等，这些参数的设定会影响算法最终的搜索效果。
3、自适应参数更新：若算法迭代的过程中搜索的解仍然不能收敛到最优解，则可以通过自适应更新温度改变量α，以改善算法收敛效率。
三、应用实例布谷鸟搜索算法可以应用在各种复杂分配问题中，也可以用于解决其他各种目标函数求解问题。
例如：1、工厂调度问题：在安排工厂调度时，可以借助布谷鸟搜索算法来搜索各个工序之间的协调关系，从而最大化生产效率；2、仓库存储问题：仓库物流的存储问题属于复杂的分配问题，而布谷鸟搜索算法可以有效地解决空间利用率、费用和安全等多个目标的冲突；3、工作流优化问题：工作流分派的优化问题也是一种复杂的分配问题，布谷鸟搜索算法能够有效地解决这一问题。
四、布谷鸟搜索算法的缺点1、时间消耗大：布谷鸟搜索算法运作时所耗费的时间过多，如果问题规模太大，则就可能耗费较长的时间；2、问题复杂度限制：布谷鸟搜索算法有一定的解空间大小限制，它对于解空间量较大的问题就不是很适用；3、精度不够高：从精度上来说，布谷鸟搜索算法只能收敛到一个比较粗的解，无法达到更优的近似解。
总之，布谷鸟搜索算法是一种比较强大并好用的算法，它可以在较短的时间内，搜索出比较满意的二次分配问题的最优解，这带来了巨大的社会效益。
布谷鸟算法详细介绍
g, j , g,k：表示g代的两个随机数
改进的CS算法—自适应步长的CS算法
在标准的布谷鸟优化算法中，利用莱维飞行随机产生步长，不利于计算。当 步长较小时，会降低搜索速度，但步长较大时，会降低搜索精度，因此提出 了自适应步长的布谷鸟搜索算法，该算法根据不同阶段的搜索结果，自适应 的调整步长的大小。引入公式:
CS算法—国内外研究进展
分类
学者
观点
步长
自适应
与其他算 法结合
Walton 等人
针对 Levy flights 随机游动中的 Levy 随机步长大小提出 一种改进版本以加强局部搜索
Tuba 等 人
针对偏好随机游动中的步长提出一种基于种群排序的改进版 本
Valian 等 提出了一种自适应步长和自适应发现概率的 CS 算法 人
3 与遗传算法和粒子群算法相比，参数更少，本质上只有 一个P。
布谷鸟位置更新公式：
xg1,i xg,i L( ) (i 1, 2, n)
(1)
பைடு நூலகம்
xg ,i : 表示第i个鸟巢在第g代的鸟巢位置 : 表示点对点乘法 : 表示步长控制量，通常取1
L( ) : 表示莱维随机搜索路径
CS算法—基本流程
步长公式：
0 (x g,i xbest )
(2)
人工萤火虫优 萤火虫通过通过荧光进行信息交流 化算法
布谷鸟算法 布谷鸟孵育行为
背景起源—布谷鸟的孵育寄生行为
某些种属的布谷鸟将自己的卵偷偷产入宿主巢穴，由于布谷鸟后代 的孵化时间比宿主的幼雏早，孵化的幼雏会本能地破坏同一巢穴中其他 的卵(推出巢穴)，并发出比宿主幼雏更响亮的叫声。很多宿主通过后代 的叫声大小判断其健康程度, 而健康后代获得的食物较多, 进而拥有更 高的存活率。在某些情况下, 宿主也会发现巢穴中的陌生卵。这时, 宿 主将遗弃该巢穴, 并选择其他地方重新筑巢。在与宿主不断的生存竞争 中， 布谷鸟的卵和幼雏叫声均朝着模拟宿主的方向发展, 以对抗宿主不 断进化的分辨能力。
二进制搜索算法简介
二进制搜索算法简介二进制搜索算法（Binary Search Algorithm）是一种高效的搜索算法，用于在有序数组中查找特定元素的位置。
它的原理基于不断缩小搜索范围的思想，通过比较目标值与数组中间元素的大小关系，确定下一步搜索的方向。
1. 算法原理二进制搜索算法的核心思想是将搜索范围不断缩小至只包含目标元素的区间。
首先，确定数组的中间元素，将其与目标值进行比较。
若中间元素等于目标值，则直接返回其位置；若中间元素大于目标值，则在数组的左半部分继续搜索；若中间元素小于目标值，则在数组的右半部分继续搜索。
通过不断缩小搜索范围，最终可以找到目标元素或确定其不存在于数组中。
2. 算法步骤二进制搜索算法的具体步骤如下：（1）初始化搜索范围为整个数组，即左边界为0，右边界为数组长度减1。
（2）计算中间元素的位置，即左边界与右边界的平均值。
（3）比较中间元素与目标值的大小关系。
（4）若中间元素等于目标值，则返回其位置。
（5）若中间元素大于目标值，则将右边界缩小为中间元素的前一个位置，继续搜索左半部分。
（6）若中间元素小于目标值，则将左边界增大为中间元素的后一个位置，继续搜索右半部分。
（7）重复步骤（2）至（6），直到找到目标元素或搜索范围为空。
3. 算法优势二进制搜索算法相较于顺序搜索算法具有明显的优势。
首先，它可以在有序数组中快速定位目标元素的位置，时间复杂度为O(log n)。
相比之下，顺序搜索算法的时间复杂度为O(n)，即需要遍历整个数组才能找到目标元素。
其次，二进制搜索算法的搜索范围不断缩小，避免了不必要的比较操作，提高了搜索效率。
因此，在大规模数据的搜索任务中，二进制搜索算法具有明显的优势。
4. 算法应用二进制搜索算法在实际应用中有广泛的应用。
例如，在搜索引擎中，对于关键词的搜索结果排序通常采用二进制搜索算法，以提高检索效率。
此外，在数据库索引、游戏开发等领域，二进制搜索算法也得到了广泛应用。
5. 算法限制尽管二进制搜索算法具有高效的特点，但它也有一定的限制。
改进二进制布谷鸟搜索算法求解多维背包问题
改进二进制布谷鸟搜索算法求解多维背包问题作者：张晶吴虎胜来源：《计算机应用》2015年第01期摘要：针对多约束组合优化问题——多维背包问题（MKP），提出了一种改进二进制布谷鸟搜索（MBCS）算法。
首先，采用经典的二进制代码变换公式构建了二进制布谷鸟搜索（BCS）算法。
其次，引入病毒生物进化机制和病毒感染操作，一方面赋予布谷鸟鸟巢位置自变异机制增加种群多样性；一方面将布谷鸟鸟巢位置所组成的主群体的纵向全局搜索和病毒群体的横向局部搜索进行动态结合，进一步提高了算法的收敛速度，降低了陷入局部极值的概率。
再次，针对MKP特点设计了不可行解的混合修复策略。
最后将MBCS算法同量子遗传算法（QGA）、二进制粒子群优化（BPSO）算法、BCS算法就来源于ELIB数据库和OR_LIB 数据库的15个算例进行了仿真对比。
实验结果表明，所提算法计算误差均小于1%，标准差小于170，相比这3种算法具有相对更好的寻优精度和求解稳定性，是一种求解多维背包等NP 难问题有效的算法。
关键词：进化计算；二进制布谷鸟搜索算法；病毒机制；多维背包问题；组合优化中图分类号： TP301.6； TP18文献标志码：A0 引言为解决各种复杂优化问题，学者们受自然界动物群体行为的启示发展了多种群体智能算法，如粒子群算法[1]、蜂群算法[2]、布谷鸟搜索（Cuckoo Search， CS）算法[3]、狼群算法[4]等。
这些算法本质上都是一种基于群体智能的概率搜索算法，不追求严格的数学性质和求解问题本质结构特征的精确解析，设定合适的目标函数后即可求解实际问题，因而广泛应用于各种科学和工程领域[5]。
其中，布谷鸟搜索算法是Yang等[3]于2009新提出的一种群体智能算法，其灵感来源于布谷鸟独特的寄生育雏行为以及动物、昆虫的Lévy飞行特性。
CS算法具有算法原理简单、调整参数较少、全局搜索能力强等优点，被学者们应用各类优化问题中[6]。
基于二次插值法的布谷鸟搜索算法研究
基于二次插值法的布谷鸟搜索算法研究刘佳;冯震;徐越群【摘要】The Cuckoo Search algorithm (CS) was studied, and in order to improve the shortcomings of the basic CS algorithm, such as low optimization precision and convergence slowly and poor local search ability in late evolution, an improved CS algorithm(QI_GSO) based on quadratic interpolation method was proposed in this paper. New algorithm makes full use of the bird’s nest local information, enhancesthe local search ability of the algorithm, and speeds up the convergence of the global optimal solution. The feasibility and effectiveness of the new approach was verified through testing by functions. The experimental results show that the QI_CS algorithm is significantly superior to originalCS and can greatly improve the ability of seeking the global excellent result and convergence property and accuracy, which is an effective method to solve multimodal function optimization problem.%对基本的布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search，CS）进行研究，为改进CS算法局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷，考虑到二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法，提出一种基于二次插值法的布谷鸟搜索算法（QI_CS）。
二进制布谷鸟搜索算法
ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｂ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｃ ｃ ｏ ｄｉ ｒ ｎ ｇ ｔ ｏ Ｋｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ’ Ｓ ｆ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ａ ａ ｎ ｄ Ｌ ｉ ｕ Ｊ ｉ ｎｇ ａ ｈ ｕ ａ ’ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ａ ，ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｎ
飞行路径分别按照 Ｋ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ和 Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ 公 式及 刘 建 华 公 式 进 行 二 进 制 代 码 变换 ， 引入 二 进 制 编 码 控 制 系数 对 变换 得 到
的二进制编码进行混合更新 ， 保 留布谷 鸟蛋被 淘汰 的机制等方 法将新型 高效的布谷乌搜 索（ ｃ ｓ ） 算法改进 为二进 制布 谷鸟搜 索（ Ｂ Ｃ Ｓ ） 算法。将 Ｂ Ｃ Ｓ算法用于求解背包问题 ， 结果好 于遗传算 法和几种 混合遗 传算 法； 将Ｂ Ｃ Ｓ算 法用 于求 解旅行 商问题 ， 结果好 于遗传 算法、 蚁群算 法和 微粒群 算法 ， 但 略差 于改进 的惯 性权 重 自适应调 整微粒群 优化 算法。 二进 制布谷 鸟搜 索算法是 求解 Ｎ Ｐ完全问题 的新型高效算法。
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０ １ ． ９ ０ ８ １ Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
２０１ ３ ． ． ０ ６． ． ０１
计 算机 应 用 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ ６ ） ： １ ５ ６ ６—１ ５ ７ ０
二 进 制 布 谷 鸟 搜 索 算 法
冯登科， 阮 奇 ， 杜利敏
二进制布谷鸟搜索算法_冯登科
0
来
引言
20 世 纪 70 年 代， NP 完 全 问 题 被 许 多 研 究 者 提 出
［1 － 2 ］
都能用很快的计算速度求出相同的满意解， 因此寻找计算速 求解稳定的新型演化算法具有重要的科学价值 。 度快、 英国剑桥大学的 Yang 等
［10 ］
在研究了布谷鸟的繁殖行为
。通常 NP 完全问题被认为是人们在有限的时间和空
［3 ］
和莱维（ Lévy ） 飞行特性之后 于 2009 年 创 立 了 布 谷 鸟 搜 索 （ Cuckoo Search， CS） 算法， 并用大量的函数对其性能进行了 测试， 结果表明该算法在许多方面的性能已经超过了微粒群 算法和遗传算法： CS 算法具有全局搜索能力强 、 选用参数少、 搜索路径优、 多目标问题求解能力强等优点
*
Abstract: In order to find a new algorithm to solve the NPcomplete problem， the new efficient Cuckoo Search ( CS) algorithm was improved into a Binary Cuckoo Search ( BCS) algorithm by some means． These means include: binary coding strings were used to express the position of bird s nest， the path of Lévy flights that cuckoos searched for new bird s nest was transformed into binary coding respectively according to Kennedy and Eberha s formula and Liu Jianghua's formula， and then a binary coding control factor was introduced to the hybrid update of the transformed binary coding， and the elimination mechanism of cuckoo eggs was reserved． The BCS algorithm performs better than genetic algorithm and some mixed genetic algorithms in solving the knapsack problem， and also better than genetic algorithm， ant colony optimization and particle swarm optimization in solving the traveling salesman problem， but slightly worse than the improved particle swarm optimization through adjusting the inertia weights adaptively． In solving the NPcomplete problem， BCS algorithm is a new efficient algorithm． Key words: binary; Cuckoo Search ( CS) algorithm; NPcomplete problem; knapsack problem; Traveling Salesman Problem ( TSP)
布谷鸟搜索算法综述
布谷鸟搜索算法综述张晓凤;王秀英【摘要】布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法是一种新型的群体智能优化算法,该算法受布谷鸟的巢寄生育雏行为的启发,并结合鸟类、果蝇等的莱维飞行特征而提出.首先对CS算法的原理进行介绍,并将它与当前主流群智能算法进行对比分析,从而说明CS算法的有效性及不足.然后介绍了算法的国内外研究成果,包括二进制CS、混沌CS、离散CS等多种版本的改进算法,以及CS算法在图像处理、数据挖掘、组合优化等多个领域的应用.最后,结合布谷鸟算法的特点及其应用研究成果,指出CS算法未来的研究方向.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)018【总页数】9页(P8-16)【关键词】布谷鸟搜索算法;群体智能;优化算法;图像处理【作者】张晓凤;王秀英【作者单位】青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛 266000;青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛 266000【正文语种】中文【中图分类】TP3011 引言群智能算法以其简单灵活，易于实现，并在实际应用中取得了有效成果而备受研究者们的青睐。
受布谷鸟巢寄生育雏行为的启发，Yang等[1]于2009年提出了一种新型的群智能优化算法：布谷鸟搜索（Cuckoo Search，CS）算法。
CS算法通过模拟布谷鸟巢寄生育雏行为，结合鸟类、果蝇等的Lévy flights机制进行寻优操作，能够快速有效地找到问题的最优解。
CS算法的关键参数仅为外来鸟蛋被发现的概率和种群数目，整个算法操作简单、易于实现。
CS算法利用莱维飞行进行全局搜索，具有良好的全局寻优能力。
作为一种通用型算法，CS算法易于与其他算法相结合，进而获得性能更加优越的混合算法。
自CS算法被提出以来，国内外学者对其进行了大量的研究。
文献[2]建立了CS算法的Markov链模型，对算法的收敛性进行了分析，通过仿真实验验证了CS能够收敛于全局最优；文献[3]使用模糊系统来动态调整CS算法的参数，分析了参数对CS算法性能的影响。
二进制搜索算法的编写和使用方法
二进制搜索算法的编写和使用方法二进制搜索算法，也称为折半搜索算法，是一种高效的搜索算法。
它通过将搜索范围逐渐缩小一半，从而快速定位目标值。
本文将介绍二进制搜索算法的编写和使用方法，并探讨其优缺点及适用场景。
一、二进制搜索算法的原理和步骤二进制搜索算法的原理很简单，它基于以下几个步骤：1. 确定搜索范围的起始点和终止点。
2. 计算中间点的索引值。
3. 检查中间点的值是否与目标值相等。
4. 如果中间点的值大于目标值，则将搜索范围缩小为前半部分。
5. 如果中间点的值小于目标值，则将搜索范围缩小为后半部分。
6. 重复步骤2至5，直到找到目标值或搜索范围为空。
二、编写二进制搜索算法的代码示例下面是一个使用Python语言编写的二进制搜索算法的代码示例：```pythondef binary_search(arr, target):low = 0high = len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1```在这个示例中，我们通过传入一个有序数组和目标值来执行二进制搜索。
算法通过迭代的方式不断缩小搜索范围，直到找到目标值或搜索范围为空。
如果找到目标值，函数返回目标值在数组中的索引；如果未找到目标值，函数返回-1。
三、二进制搜索算法的优缺点及适用场景二进制搜索算法具有以下优点：1. 高效性：二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为搜索范围的大小。
相比于线性搜索算法的时间复杂度O(n)，二进制搜索算法的效率更高。
2. 适用性广泛：二进制搜索算法适用于有序数组、有序链表等数据结构。
在这些数据结构中，二进制搜索算法能够快速定位目标值。
然而，二进制搜索算法也存在一些缺点：1. 需要有序数据：二进制搜索算法要求搜索范围的数据必须是有序的。
二进制搜索算法的实现步骤与代码示例
二进制搜索算法的实现步骤与代码示例二进制搜索算法，也被称为二分查找算法，是一种高效的搜索算法。
它适用于有序数组或列表，并通过将目标值与数组的中间元素进行比较，从而将搜索范围缩小一半。
以下将介绍二进制搜索算法的实现步骤，并提供代码示例。
步骤一：确定搜索范围首先，我们需要确定要搜索的范围。
假设我们有一个有序数组arr，我们要搜索的目标值为target。
我们可以将搜索范围初始化为整个数组，即左边界为0，右边界为数组的长度减1，即left = 0，right = len(arr) - 1。
步骤二：计算中间位置接下来，我们需要计算搜索范围的中间位置。
我们可以使用以下公式来计算中间位置mid：mid = (left + right) // 2步骤三：比较目标值与中间元素现在，我们将目标值与中间位置的元素进行比较。
如果目标值等于中间位置的元素arr[mid]，则找到了目标值，搜索结束。
如果目标值小于中间位置的元素arr[mid]，则目标值必定在左半部分，将搜索范围缩小为左半部分，即right = mid - 1。
如果目标值大于中间位置的元素arr[mid]，则目标值必定在右半部分，将搜索范围缩小为右半部分，即left = mid + 1。
步骤四：重复步骤二和步骤三我们重复步骤二和步骤三，直到找到目标值或者搜索范围为空。
如果搜索范围为空，说明目标值不存在于数组中，搜索结束。
下面是二进制搜索算法的代码示例：```def binary_search(arr, target):left = 0right = len(arr) - 1while left <= right:mid = (left + right) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:left = mid + 1else:right = mid - 1return -1```以上代码实现了一个二进制搜索函数binary_search，它接受一个有序数组arr 和目标值target作为输入，并返回目标值在数组中的索引。
布谷鸟搜索算法
布⾕鸟搜索算法算法定义算法模拟布⾕鸟使⽤别的鸟的巢⽳来孵化⾃⼰的蛋的⾏为。
为了模拟这个过程，算法提出了三个规则进⾏模拟：蛋巢数量固定，⽽布⾕鸟的蛋被寄主发现的概率为p a∈(0,1)，如果发现外来鸟蛋，则鸟窝主⼈重新建⽴⼀个鸟窝。
布⾕鸟每次只下⼀个蛋，并且将这个蛋放⼊随机选择的巢中。
最优质的蛋巢会被记录并传递给下⼀代。
基于以上三个假设，可以认为，鸟窝和卵⽤来指代待求解问题的解，卵是否能够被宿主鸟孵化并茁壮成长，是衡量解好坏的唯⼀标准。
布⾕鸟寻找鸟窝下蛋的过程就是在n维空间内寻找解的过程，鸟窝的好坏象征着解的好坏。
莱维飞⾏在⾃然界中，动物会以随机或者准随机的⽅式寻找⾷物。
⼀般来说，是根据当前的位置或状态和到下⼀个位置的转移概率⽽做出的下⼀次移动，因此动物的觅⾷过程实际上是随机⾏⾛，其选取的⽅向可以⽤数据建模的⽅式来表⽰。
莱维飞⾏是⼀类⾮⾼斯随机过程，其平稳增量服从莱维稳定分布。
在飞⾏过程中，步长较⼩的短距离⾏⾛与偶尔较⼤步长的长距离⾏⾛相互交替，有利于增加种群多样性、扩⼤搜索范围，不⾄于陷⼊局部最优。
算法步骤定义⽬标函数，对搜索函数初始化，并随机⽣成n个鸟窝的初始位置，设置种群规模、问题维数、最⼤发现概率P和最⼤迭代次数等参数。
选择适应度函数（⽬标函数）并计算每个鸟窝位置的⽬标函数值，并得到当前的最优函数值。
记录上⼀次最优函数值，利⽤莱维飞⾏对其他鸟窝的位置和状态进⾏更新。
现有位置函数值与上⼀代最优函数值进⾏⽐较，若更好，则改变最优函数值。
通过位置更新后，⽣成随机数r∈[0,1]与最⼤发现概率P进⾏⽐较，如果r<P，则对该巢的位置进⾏随机改变，反之则不变，最后保留最好的⼀组鸟窝位置。
若未达到最⼤迭代次数或最⼩误差要求，则返回步骤2，否则进⾏下⼀步。
输出全局最优位置。
改进⽅向种群初始化进⾏优化（使⽤低差异序列⽣成在空间中均匀分布的随机点）使⽤动态步长动态调整寄主发现概率对于越界的巢的处理（将其导航⾄最佳巢⽳周围）Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/jax.js。
如何使用二进制搜索算法进行模式识别
如何使用二进制搜索算法进行模式识别二进制搜索算法是一种常用的算法，可以在大量数据中快速找到目标值。
它在模式识别领域中有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用二进制搜索算法进行模式识别，并探讨其优缺点及应用场景。
一、二进制搜索算法的原理二进制搜索算法，也称为折半查找，是一种高效的搜索算法。
它的原理是将待搜索的数据按照一定的顺序排列，然后将目标值与中间位置的值进行比较。
如果目标值小于中间值，则在左半部分继续搜索；如果目标值大于中间值，则在右半部分继续搜索；如果目标值等于中间值，则找到目标值。
通过不断缩小搜索范围，最终可以找到目标值。
二、二进制搜索算法的步骤使用二进制搜索算法进行模式识别的步骤如下：1. 将待搜索的数据按照一定的顺序排列，通常是升序或降序排列。
2. 计算中间位置的索引，取整数部分。
3. 将目标值与中间位置的值进行比较。
4. 如果目标值小于中间值，则在左半部分继续搜索，重复步骤2-4。
5. 如果目标值大于中间值，则在右半部分继续搜索，重复步骤2-4。
6. 如果目标值等于中间值，则找到目标值。
7. 如果左右两部分没有找到目标值，则说明目标值不存在。
三、二进制搜索算法的优缺点二进制搜索算法具有以下优点：1. 效率高：二进制搜索算法的时间复杂度为O(logn)，相比于线性搜索算法的时间复杂度O(n)，效率更高。
2. 简单易懂：二进制搜索算法的原理简单明了，易于理解和实现。
3. 适用范围广：二进制搜索算法适用于有序数据的搜索，可以应用于各种领域的模式识别问题。
然而，二进制搜索算法也存在一些缺点：1. 数据必须有序：使用二进制搜索算法进行模式识别时，数据必须按照一定的顺序排列，否则无法使用该算法。
2. 数据量限制：二进制搜索算法适用于较大的数据量，但当数据量过大时，算法的效率可能会降低。
3. 不适用于动态数据：如果数据集经常变动，频繁进行插入、删除等操作，二进制搜索算法的效率会受到影响。
四、二进制搜索算法的应用场景二进制搜索算法在模式识别领域有着广泛的应用，例如：1. DNA序列匹配：在基因组学研究中，需要对DNA序列进行模式识别，二进制搜索算法可以快速找到目标序列。
基于复数编码的布谷鸟搜索算法
基于复数编码的布谷鸟搜索算法石义良【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2014(000)007【摘要】针对布谷鸟搜索算法（CS ）后期收敛速度慢、计算精度不高等缺点，提出了一种基于复数编码的布谷鸟搜索算法（PCS ），该算法种群内部引入复数编码策略，拓展个体基因包含的信息量，增强了群体中个体的多样性。
仿真实验结果表明，同原始布谷鸟搜索算法相比，该算法提高了收敛速度和收敛精度，减少局部收敛。
%Aiming at the faults that Cuckoo Search algorithm cannot acquire exactly and converge slowly in the later pe-riod ,a cuckoo search algorithm based on complex encoding is presented ,which introduces complex coding strategies within populations ,expands the amount of information contained in the individual gene ,enhances the diversity of individual popula-tions .The simulation results show that cuckoo search algorithm based on complex encoding improves the convergence speed and accuracy ,reduces local convergence ,compared with the original cuckoo search algorithm .【总页数】4页(P1146-1149)【作者】石义良【作者单位】武汉科技大学城市学院信息工程学部武汉 430083【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于复数域网络编码的双层卫星通信系统 [J], 夏桂阳;刘宴涛;徐静;Yasser Morgan2.基于复数域上的网络编码的MIMO系统预编码器设计 [J], 杜四春;章彬;雷友诚;银红霞3.基于复数域网络编码的D2D传输方案设计 [J], 王静;欧阳明生;罗威;王新梅4.基于复数编码的多策略人工蜂群算法 [J], 单娴;杜学东5.一种基于分组稀疏编码的复数图像降噪算法 [J], 郝红星; 吴玲达; 宋晓瑞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
二进制搜索算法的步骤详解
二进制搜索算法的步骤详解二进制搜索算法，也被称为二分搜索算法，是一种高效的搜索算法，常用于有序列表或数组中查找特定元素的位置。
它的基本原理是通过将目标值与列表中间的元素进行比较，从而将搜索范围缩小一半，直到找到目标值或搜索范围为空。
下面将详细介绍二进制搜索算法的步骤：1. 确定搜索范围：首先，需要确定要在哪个有序列表或数组中进行搜索。
这个列表或数组必须是有序的，否则二进制搜索算法无法正常运行。
假设我们要在一个升序排列的数组中搜索目标值。
2. 确定搜索起点和终点：将搜索范围的起点设为列表的第一个元素的索引，终点设为列表的最后一个元素的索引。
初始时，搜索范围包含整个列表。
3. 计算中间元素的索引：通过将搜索范围的起点和终点相加并除以2，得到中间元素的索引。
如果起点和终点的和为奇数，则向下取整得到中间元素的索引；如果为偶数，则向上取整得到中间元素的索引。
4. 比较中间元素与目标值：将中间元素与目标值进行比较。
如果中间元素等于目标值，则搜索结束，找到了目标值的位置。
如果中间元素大于目标值，则将搜索范围的终点设为中间元素的前一个元素的索引，即缩小搜索范围到前半部分。
如果中间元素小于目标值，则将搜索范围的起点设为中间元素的后一个元素的索引，即缩小搜索范围到后半部分。
5. 重复步骤3和步骤4：根据比较的结果，不断缩小搜索范围，直到找到目标值或搜索范围为空。
每次缩小搜索范围时，都需要重新计算中间元素的索引，并进行比较。
6. 搜索结束：当搜索范围为空时，表示目标值不存在于列表中，搜索结束。
如果找到了目标值，可以返回它的位置，或者进行其他需要的操作。
二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n)，其中n是列表或数组的长度。
由于每次比较都能将搜索范围缩小一半，因此算法的效率非常高。
需要注意的是，二进制搜索算法只适用于有序列表或数组。
如果列表或数组无序，需要先进行排序操作，然后再使用二进制搜索算法进行查找。
总结起来，二进制搜索算法是一种高效的搜索算法，适用于有序列表或数组。
如何利用二进制搜索算法优化文本搜索引擎
如何利用二进制搜索算法优化文本搜索引擎在信息时代，文本搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。
然而，随着互联网上文本数据的急剧增长，传统的搜索算法已经无法满足快速、准确地搜索需求。
为了提高搜索效率和精度，二进制搜索算法应运而生。
本文将探讨如何利用二进制搜索算法优化文本搜索引擎。
一、二进制搜索算法简介二进制搜索算法，也称为折半搜索算法，是一种高效的搜索算法。
它的基本思想是将搜索区间一分为二，然后根据目标值与中间值的大小关系，确定下一步搜索的方向。
通过不断缩小搜索范围，最终找到目标值或确定目标值不存在。
二、二进制搜索算法在文本搜索引擎中的应用在传统的文本搜索引擎中，常用的搜索算法是基于字符串匹配的线性搜索算法，例如暴力匹配算法和KMP算法。
这些算法的时间复杂度随着文本规模的增大而线性增长，搜索效率较低。
而二进制搜索算法通过对文本进行预处理和索引构建，可以大大提高搜索效率。
1. 预处理阶段在利用二进制搜索算法优化文本搜索引擎时，首先需要进行预处理。
预处理阶段的目标是将文本数据转化为可供二进制搜索的数据结构，例如二叉搜索树、哈希表或前缀树。
2. 索引构建索引构建是文本搜索引擎的核心步骤之一。
在索引构建阶段，文本数据被分割为若干个关键词，并建立关键词与文本位置的映射关系。
同时，还可以根据关键词的频率和权重进行排序和过滤，以提高搜索结果的准确性。
3. 二进制搜索在用户输入搜索关键词后，搜索引擎会根据关键词在索引中的位置，利用二进制搜索算法快速定位到相关文本数据。
通过不断缩小搜索范围，可以快速找到用户所需的文本信息。
三、二进制搜索算法的优势和局限性相比传统的线性搜索算法，二进制搜索算法具有以下优势：1. 高效性：二进制搜索算法的时间复杂度为O(logN)，相比线性搜索算法的O(N)，搜索效率大大提高。
2. 精确性：通过预处理和索引构建，二进制搜索算法可以提供更准确的搜索结果。
然而，二进制搜索算法也存在一些局限性：1. 预处理和索引构建需要耗费大量的时间和计算资源。
二进制搜索算法在智慧农业中的实际应用
二进制搜索算法在智慧农业中的实际应用智慧农业是指利用现代信息技术和智能设备，以提高农业生产效率、降低资源消耗、保护环境为目标的农业发展模式。
在智慧农业中，二进制搜索算法被广泛应用于农业数据分析和决策支持系统中，为农民提供精确的农业管理指导，提高农业生产效益。
二进制搜索算法，也称为二分查找算法，是一种高效的查找算法。
它的基本思想是将查找区间不断二分，通过比较中间元素与目标元素的大小关系，缩小查找范围，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n)，相较于线性搜索算法的时间复杂度O(n)，具有更高的效率。
在智慧农业中，二进制搜索算法可以应用于多个方面。
首先，它可以用于农产品市场分析。
农民可以通过分析市场数据，确定最佳的销售时机和价格，以获得最大的经济效益。
二进制搜索算法可以帮助农民快速定位到合适的市场价格区间，从而减少市场风险和损失。
其次，二进制搜索算法可以应用于农业生产管理。
农民可以通过分析农田土壤条件、气象数据和农作物生长情况，确定最佳的农业生产策略。
通过将农田分为若干个区域，利用二进制搜索算法确定每个区域的最佳施肥量和灌溉量，可以实现农业生产的精细化管理，提高农作物的产量和质量。
此外，二进制搜索算法还可以应用于农业病虫害监测和防治。
农业病虫害是农业生产中常见的问题，对农作物的生长和产量造成严重影响。
通过分析农田环境数据和病虫害监测数据，利用二进制搜索算法确定最佳的防治措施和防治时机，可以减少农药的使用量，降低环境污染风险，提高防治效果。
此外，二进制搜索算法还可以应用于农业资源管理。
农业生产需要合理配置土地、水源和劳动力等资源。
通过分析农田土地利用数据和农业生产需求，利用二进制搜索算法确定最佳的资源配置方案，可以提高资源利用效率，减少资源浪费，实现可持续农业发展。
综上所述，二进制搜索算法在智慧农业中具有广泛的实际应用。
通过利用二进制搜索算法进行数据分析和决策支持，可以提高农业生产效益，降低资源消耗，保护环境。
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飞行路径分别按照 Kennedy 和 Eberha 公式及刘建华公式进行二进制代码变换， 引入二 进 制编码 控 制 系 数 对 变 换 得 到 的二进制编码进行混合更新， 保留布谷鸟蛋被淘汰的机制等方法将新型高效的布谷鸟搜索( CS) 算法 改 进 为 二 进 制 布 谷鸟搜索( BCS) 算法。将 BCS 算法用于求解背包问题， 结果 好 于 遗 传 算法和 几 种 混 合 遗 传 算法; 将 BCS 算法 用于 求 解旅行商问题， 结果好于遗传算法、 蚁群算法和 微 粒 群 算法， 但 略 差 于 改 进 的 惯 性 权 重 自 适 应 调整 微 粒 群 优化算法。 二进制布谷鸟搜索算法是求解 NP 完全问题的新型高效算法。 关键词： 二进制; 布谷鸟搜索算法; NP 完全问题; 背包问题; 旅行商问题 中图分类号： TP18 ; TP301． 6 文献标志码： A
。与其他方法相比， 使用遗传算法（ Genetic Algorithm，
GA） ［4 － 6］ 、蚁 群 优 化 （ Ant Colony Optimization， ACO ） 算
［7 － 8 ］
、 PSO） 算法［9］ 微粒群优化（ Particle Swarm Optimization，
等这些演化算法求解 NP 完全问题时其计算速度快， 求出的 能够满足人们生产生活的需要 。 但是这些演化 解相对合理， 算法在求解 NP 完全问题时是有随机性的， 并不能保证每次
Binary cuckoo search algorithm
FENG Dengke， RUAN Qi ， DU Limin
( College of Chemistry and Chemical Engineering， Fuzhou University， Fuzhou Fujian 350108 ，China)
Journal of Computer Applications 计算机应用，2013，33( 6) : 1566 － 1570 文章编号： 1001 － 9081 （ 2013 ） 06 － 01566 － 05
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2013-06-01 http: / / www． joca． cn doi： 10． 3724 / SP． J． 1087． 2013． 01566
1
原始 CS 算法
CS 算法是基于布谷鸟的繁殖行为和 Lévy 飞行机制而演
收稿日期： 2013-01-19 ； 修回日期： 2013-02-13 。 基金项目： 福建省教育厅科技基金资助项目（ JB08001 ） 。 作者简介： 冯登科（ 1987 － ） ， 男， 河南郑州人， 硕士研究生， 主要研究方向： 化工过程模拟与优化、 演化算法； 阮奇（ 1956 － ） ， 男， 福建古田 人， 教授， 主要研究方向： 化工过程模拟与优化 、 演化算法； 杜利敏（ 1988 － ） ， 男， 福建漳平人， 主要研究方向： 化工传质与分离模拟与优化、 演化 算法。
*
Abstract: In order to find a new algorithm to solve the NPcomplete problem， the new efficient Cuckoo Search ( CS) algorithm was improved into a Binary Cuckoo Search ( BCS) algorithm by some means． These means include: binary coding strings were used to express the position of bird s nest， the path of Lévy flights that cuckoos searched for new bird s nest was transformed into binary coding respectively according to Kennedy and Eberha s formula and Liu Jianghua's formula， and then a binary coding control factor was introduced to the hybrid update of the transformed binary coding， and the elimination mechanism of cuckoo eggs was reserved． The BCS algorithm performs better than genetic algorithm and some mixed genetic algorithms in solving the knapsack problem， and also better than genetic algorithm， ant colony optimization and particle swarm optimization in solving the traveling salesman problem， but slightly worse than the improved particle swarm optimization through adjusting the inertia weights adaptively． In solving the NPcomplete problem， BCS algorithm is a new efficient algorithm． Key words: binary; Cuckoo Search ( CS) algorithm; NPcomplete problem; knapsack problem; Traveling Salesman Problem ( TSP)
［3 ］
和莱维（ Lévy ） 飞行特性之后 于 2009 年 创 立 了 布 谷 鸟 搜 索 （ Cuckoo Search， CS） 算法， 并用大量的函数对其性能进行了 测试， 结果表明该算法在许多方面的性能已经超过了微粒群 算法和遗传算法： CS 算法具有全局搜索能力强 、 选用参数少、 搜索路径优、 多目标问题求解能力强等优点
二进制布谷鸟搜索算法
冯登科，阮 奇 ，杜 利 敏
*
( 福州大学 化学化工学院， 福州 350108) ( * 通信作者电子邮箱 hys@ fzu． edu． cn)
摘
要： 为了寻找求解 NP 完全问题的新算法， 采用二进 制编码 串 表 示 鸟巢 的 位 置， 对 布 谷鸟寻找 新 鸟巢 的 Lévy
0
来
引言
20 世 纪 70 年 代， NP 完 全 问 题 被 许 多 研 究 者 提 出
［1 － 2 ］
都能用很快的计算速度求出相同的满意解， 因此寻找计算速 求解稳定的新型演化算法具有重要的科学价值 。 度快、 英国剑桥大学的 Yang 等
［10 ］
在研究了布谷鸟的繁殖行为
。通常 NP 完全问题被认为是人们在有限的时间和空
NP 完 间内难以找到其最优解的问题， 随着问题规模的扩大， 全问题的求解难度大大增加 。 然而， 在交通调度、 物流配送、 互联网规划、 工业控制和生物化学计算等众多领域都不可避 免地出现了大量的 NP 完全问题， 快速高效地寻求这些问题 的最优解对人们的生产生活具有重要的现实意义 。到目前为 止， 研究者们已经研究出了很多用于求解 NP 问题的方法， 如 穷举法、 近似算法、 随机算法、 动态规划法、 贪婪算法、 演化算 法等 法
［10 － 13 ］
。 然而， 原
始的 CS 算法只能用于求解连续型的优化问题， 不能用于求 NP 。 解离散型的优化问题如 完全问题 本文将原始的 CS 算 BCS） 算 法改进成为二进制布谷鸟搜索（ Binary Cuckoo Search， 法， 并应用 0 /1 背包问题 （ Knapsack Problem ） 和旅行商问题 （ Traveling Salesman Problem， TSP） 这两类 NP 完全问题对二进 制布谷鸟搜索算法的性能进行了测试 。
（ β －1 ） / 2
（ 5）
短和方向都是高度随机改变的， 很容易从一个区域跃入另外 一个区域， 使得 CS 算法的全局多样性即全局寻优能力特别 CS 算法借鉴了布谷鸟的繁殖行为， 定义布谷 强。另一方面， ［10 ］ 鸟蛋被宿主鸟发现的概率 pa = 0 ． 25 ， 不适应环境的较差 的布谷鸟蛋被淘汰， 适应环境的优秀的布谷鸟蛋被孵化， 保证 新生的布谷鸟群体都是由优秀个体组成， 使得 CS 算法具有 较强的收敛性。 在实际的优化问题中， 鸟巢的位置 x ij 代表所有变量的有 效取值空间， 而鸟巢的适应度代表变量取不同值所对应的目 10 － 11 ］ 。 标函数。具体的 CS 算法流程详见文献［
m +1 位置 x ij 时所经历的路径。因 s 即 Lévy （ λ） 取决于由式（ 4 ） 和式（ 5 ） 产生的两个正态分布随机数 μ 和 ν， μ 和 ν 可大可小、 可正可负， 故布谷鸟每次按 Lévy 飞行机制随机搜索的路径长
{
σμ =
（ 1 + β） sin（ πβ / 2 ） { ΓΓ } ［ （ 1 + β） / 2］ 2 β
［17 ］ 继续飞行， 这样一个过程就符合 Lévy 飞行模式 。 受布谷 ［10 ］ Yang 等 提出了布 鸟的繁殖行为和α × Lévy （ λ） = α × s， 则 Step 即为布谷鸟在解 m 1 ） x 空间中每次按式（ 从旧鸟巢位置 ij 出发随机搜索新鸟巢
谷鸟搜索（ CS） 算法， 并做了以下三个理想的假定： 1 ） 每只布谷鸟只产一个蛋， 并且随机地放在某一个鸟巢 中； 2 ） 放置在宿主鸟巢中的高质量的布谷鸟蛋将会被孵化 出来产生下一代布谷鸟； 3 ） 布谷鸟可以利用的多种多样的宿主鸟巢的数量 n 是 确定的， 布谷鸟放置在宿主鸟巢中的布谷鸟蛋被发现的概率 0， 1］ 。 是 pa ∈ ［ 在这三个假设的前提下， 布谷鸟寻找鸟巢的路径和位置 更新公式 就可以表示为： +1 xm = xm ij ij + α × Lévy （ λ）