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Recherche par Coucou — Métaheuristique de Vol de Lévy

La Recherche par Coucou (CS) est un algorithme d'optimisation métaheuristique basé sur une population, introduit par Xin-She Yang et Suash Deb en 2009. Il modélise le parasitisme de couvée obligatoire des oiseaux coucous — qui pondent leurs œufs dans les nids d'autres oiseaux — combiné à des marches aléatoires de vol de Lévy qui permettent une exploration à longue portée de l'espace de recherche. L'algorithme s'est avéré efficace dans la conception d'ingénierie structurelle, le réglage des hyperparamètres d'apprentissage automatique et d'autres problèmes d'optimisation en boîte noire continue.

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Sources

  1. Yang, X.S. & Deb, S. (2009). Cuckoo Search via Lévy Flights. 2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC), 210-214. IEEE. link
  2. Yang, X.S. & Deb, S. (2013). Multiobjective Cuckoo Search for Design Optimization. Computers & Operations Research, 40(6), 1616-1624. DOI: 10.1016/j.cor.2011.09.026

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Cuckoo Search Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/optimization/cuckoo-search

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ScholarGateCuckoo Search (Cuckoo Search Algorithm). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/optimization/cuckoo-search · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026