‘壹’ 第三十四弹——乌鸦搜索算法
本期介绍的乌鸦搜索算法（Crow Search Algorithm, CSA），由Alireza Askarzadeh于2016年提出，旨在模仿乌鸦将多余食物藏在隐蔽处并适时取食的行为，近年来因其优良的工程解算性能而得到广泛应用。
乌鸦，一种广泛分布的鸟类，被认为是世界上最聪明的动物之一。它们会将多余的食物藏在隐蔽位置，用以应对饥饿，这种行为为算法的设计提供了灵感。算法基于乌鸦群体生活、记忆储存地点、互相追逐偷盗以及在被跟踪时采取保护措施等自然行为进行建模。
在每次迭代中，算法模拟乌鸦根据选择的伙伴位置更新自己的位置。乌鸦之间的互动，包括跟踪与被跟踪，以及在被发现时转移到随机位置，成为算法的核心机制。感知概率参数控制跟踪行为的成败，影响个体搜索方式的局部或全局性。
乌鸦搜索算法的迭代过程简单直观，通过固定参数优化搜索能力，既体现了算法的全局探索潜力，又考虑到局部优化。然而，面对复杂多峰函数和复合函数时，算法的处理能力受限。
在性能测试部分，乌鸦搜索算法与其他算法（如学生心理优化算法和郊狼优化算法）在CEC2017测试函数上的对比显示，算法在较为简单的函数上表现尚可，但在复杂函数处理上存在不足。作者通过设定飞行距离参数fl和感知概率参数AP，优化了算法的全局搜索和局部搜索能力，但性能仍有提升空间。
总的来说，乌鸦搜索算法结构简洁，既体现了算法设计的创新性，也揭示了在复杂函数处理上的局限性。通过调整关键参数，如飞行距离和感知概率，可以进一步优化算法性能，提高其解决复杂问题的能力。