جستجوی فاخته
راه رفتن تصادفی و تعداد قدم

موضوع مهم اجرای دسته پرندگان لری و راه رفتن تصادفی در معادله کلی برای تنظیم راه حل‌های جدید است.
Xt+1 = xt+ sEt
در حالیکه Et از نمودار معمول استاندارد همراه با میانگین صفر و انحراف معیار واحد برای راه رفتن تصادفی است یا برای دسته پرندگان لوی از نمودار لوی برداشت می‌شود.
بدیهی است، راه رفتن تصادفی می‌توان به شباهت بین تخم بلبل و تخم میزبان ارتباط داده شود که می‌تواند در عمل سخت و مشکل باشد. در این جا اندازه قدم s تعیین می‌کند راه پیمای تصادفی چگونه بیشتر می‌تواند برای تعداد ثابتی iteration راه رود. ایجاد اندازه قدم لوی اغلب سخت و دشوار است و یک الگوریتم مناسب، الگوریتم مانتیگ نا است.
اگر خیلی بزرگ باشد، سپس راه حل جدید ایجاد شده خیلی متفاوت از راه حل قدیم خواهد بود (یا حتی به لبه نوارها می‌پرد). سپس، چنین حرکتی بعید است که پذیزفته شود. اگر s خیلی کوچک باشد، تغییرات آنقدر اندک و ناچیز است که چشمگیر و قابل ملاحظه باشد و بنابراین چنین جستجویی مؤثر نیست. زیرا اندازه صحیح گام لازم است تا مقدار جستجو را تا حد کافی کار آمد و مؤثر حفظ کند.
بر اساس یک مثال، برای گام برداشتن تصادفی ایزوتروپیک ساده، ما می‌دانیم میانگین فاصله r که به فضای d – بعدی حرکت می‌کند معادل رابطه زیر است: r2 = 2dDt
در حالیکه d=22/2J ضریب مناسب انتشار است. در این جا s اندازه قدم یا فاصله طی شده در هر پرش است و J زمان صرف شده برای هر پرش است. معادله بالا اشاره بر ان دارد:
S2=τr2/td
برای L مقیاس طول نمونه از بعد مورد نظر، جستجوی محلی به‌طور نمونه در منطقه r=L/10 محدود می‌شود. برای ۱=τ و ۱۰۰۰ تا ۱۰۰=t، ما L01/0= s را برای d=۱ و L001 /0 =s را برای d=۱۰ داریم؛ بنابراین ما می‌توانیم برای اغلب مسایل از ۰۱/۰ تا ۰۰۱/۰ = s/L استفاده کنیم. اگر چه انحراف واقعی ممکن است به تجزیه و تحلیل دقیق رفتار دسته پرندگان لوی داشته باشد.
تحلیل و بررسی الگوریتم و همگرایی سودمند خواهد بود، زیرا مسایل باز زیادی در رابطه با متاهریستیک وجود دارد.
اجرا: کد ساختگی به شکل ترتیبی داده شد، اما یانگ و دب به شکل برداری اجرا کردند که روش بسیار مؤثر و کارامدی است. در دنیای واقعی، اگر تخم بلبل مشابه تخم میزبان باشد، سپس این تخم بلبل کمتر احتمال دارد که کشف شود، بنابراین قابلیت باید تفاوت در راه حل‌ها ارتباط داشته باشد؛ بنابراین خوب است تا با مقداری از اندازه‌های گام تصادفی، به روش از پیش داوری شده، راه رفتن تصادفی را انجام دهیم. برای اجرای مطلب (matLab)، این راه رفتن از پیش داوری شده تصادفی می‌تواند تا حدی به وسیله رابطه زیر بدست آید:
Stepsize= rand (nest (randperm(n)و)-nest(randperm(n)و))و
New- nest= nest+stepsize. *k؛
در حالیکه k=rand(size(nest))> pa و pa سرعت کشف کردن است. یک مطلب cs استاندارد می‌تواند در این جا تعریف شود. نرم افراز شی- تنظیم شده اجرای جستجوی بلبل را با سانین طراحی کرد. به عبارت دیگر، الگوریتم تشریحی بلبل همچنین می‌تواند برای مسایل بهینه‌سازی غیرضروری انجام شود. اجرای منبع باز جستجوی بلبل شرح داده شده می‌تواند در این سایت http://code.google.com/p/modified-cs پیدا شود.
جستجوی بلبل شرح داده شده:
والتون و همکارانش با هدف سرعت بخشیدن به همگرایی، جستجوی بلبل استاندارد را توصیف کردند: توصیف شامل گام اضافی اطلاعاتی می‌شود که در بین تخم‌های بالایی مبادله می‌شود. نشان داده شده‌است که جستجوی بلبل شرح داده شده (mcs)، در اصطلاح سرعت‌های همگرایی، هنگام اجرای یک سری از توابع هدف benchmark بهینه‌سازی استاندارد، جستجوی بلبل استاندارد و الگوریتم‌های دیگر را اجرا می‌کند.
سپس، جستجوی بلبل شرح داده شده اجرا شده‌است تا شبکه بدون شکل و ساختاری را اصلاح کند که از هزینه محاسباتی به طرز قابل ملاحظه‌ای بکاهد. علاوه بر این، بهینه‌سازی دیگر جستجوی بلبل به اصطلاح جستجوی بلبل مقدار معینی با نتایج متقاعدکننده‌است.
جستجوی بلبل چند منظوره (mocs):
روش جستجوی بلبل چند منظوره (mocs) فرمول‌سازی شده‌است تا با مسایل بهینه‌سازی چند معیاری روبرو شود. این روش از وزن‌های تصادفی استفاده می‌کند تا اهداف چند گانه را با یک هدف تکی ترکیب کند. همچنین وزن‌ها به‌طور تصادفی متفاوت هستند. حوزه‌های پاریتو می‌توانند پیدا شوند بنابراین نقاط می‌توانند به‌طور معکوس در سراسر حوزه‌ها پراکنده شوند.