Ⅰ 布穀鳥演算法（Cuckoo Search，CS）MATLAB案例詳細解析
布穀鳥演算法，簡稱CS，是一種源自生物界的搜索優化方法。它通過模擬布穀鳥的遷徙行為，實現函數優化。該演算法的核心思路是利用Levy分布隨機步長，對解空間進行探索。以下是演算法的關鍵步驟：
1. 首先，主函數Csmain.m負責整個搜索過程的調度，它啟動了鳥巢的位置更新。每一步，鳥兒(即解決方案)會根據Levy飛行的隨機步長，嘗試遷移到新的位置。
2. 在func_levy.m中，Levy分布的生成是關鍵，它提供了搜索的隨機性和多樣性。通過這個函數，演算法能夠在解空間中產生非線性的移動，有助於跳出局部最優。
3. 比較當前鳥巢和上一代，func_bestNestPop.m會返回適應度更好的巢穴。如果發現更優解，演算法會進行更新。func_newBuildNest.m則在滿足一定概率條件下，會創建新的鳥巢，以增加搜索的靈活性。
4. 優化過程始終圍繞目標函數進行，目標函數的值決定了鳥巢的適應度。適應度函數的計算是演算法評估解的有效性的關鍵部分。
5. 最後，演算法輸出優化結果，展示搜索過程的效果。通過這些步驟，布穀鳥演算法在MATLAB中成功地應用於函數優化問題。
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