1、布谷鳥搜索(Cuckoo Search，CS)算法是YANG Xin-she和DEB Suash于2009年給出的一種新的智能優(yōu)化算法，該算法具有參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn)，但還存在搜索速度不夠快，計(jì)算精度不夠高等問題.本論文對原有布谷鳥搜索算法進(jìn)行一些改進(jìn)，并應(yīng)用于求解函數(shù)優(yōu)化問題。
　　本論文主要取得以下研究成果:
　　1.由于原有CS算法存在計(jì)算精度不夠高，收斂速度不夠等問題，我們在原有布谷鳥算法的基礎(chǔ)上利用步長控制向量動態(tài)分組策略

2、動態(tài)調(diào)整步長控制向量給出一種動態(tài)分組方案的自適應(yīng)布谷鳥算法(DGCS).利用四個(gè)經(jīng)典測試函數(shù)對DGCS算法和CS算法的性能進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DGCS算法有效地增加了種群的多樣性，DGCS算法相對CS算法收斂速度更快，計(jì)算精度更高.
　　2.針對布谷鳥算法的應(yīng)用范圍不夠大和多模態(tài)優(yōu)化問題的重要性，我們給出一種求解多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)小生境布谷鳥算法.利用四個(gè)經(jīng)典的測試函數(shù)比較求解多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)小生境布谷鳥算法和其他幾