引入自適應策略的候鳥優化算法（Migrating Birds Optimization with Adaptive Strategy，簡稱AS-MBO）是對傳統候鳥優化算法（Migrating Birds Optimization，MBO）的一種改進。MBO算法本身是一種基于群體智能的元啟發式優化算法，其靈感來源于候鳥遷徙時的“V”字形飛行隊列，通過模擬候鳥的遷徙行為來優化問題的解。

一、傳統MBO算法概述

        （1）初始化：設置鳥群的數量及算法所需要的各種參數，如要考慮的鄰居解的數目、巡回次數、最大迭代次數等。初始化種群，并對個體進行V字形編隊。

        （2）領飛鳥進化：在鳥群中首個個體稱為領飛鳥，領飛鳥搜索自己的鄰域解，并用其中最優個體替代自身。鄰域解可以通過任意兩個位置的成對交換獲得。

        （3）跟飛鳥進化：重復進化過程到達一定的巡回次數后，領飛鳥移動到隊伍的隊尾，在領飛鳥后面的鳥（左邊或右邊）成為新的領飛鳥。然后開始下一次搜索過程。重復上述步驟，直到滿足終止準則為止。跟飛鳥通過其自身的鄰域解，以及前面個體未使用的、較好的鄰域解進化。

        （4）領飛鳥替換：一旦所有解都通過鄰域解得到改進（或試圖改進），直到所有的個體都完成進化。這樣的過程經過幾次巡回后，更新領飛鳥。

        （5）算法終止：達到最大迭代次數或滿足其他終止條件時，算法終止，并輸出最優解。

        MBO算法詳情可以查看我的文章：路徑規劃之啟發式算法之二十八：候鳥優化算法（Migrating Birds Optimization, MBO）-CSDN博客

二、自適應策略的引入

        自適應策略的核心思想是根據算法的運行狀態和問題的特性，動態地調整算法參數或策略，以提高算法的性能和收斂速度。在AS-MBO算法中，自適應策略可以應用于以下幾個方面：

        （1）動態調整鳥群數量：根據問題的規模和復雜度，以及算法的運行狀態，動態地調整鳥群的數量。當問題規模較大或復雜度較高時，增加鳥群數量以提高搜索能力；當算法接近收斂時，減少鳥群數量以降低計算復雜度。

        （2）自適應鄰域解搜索：根據當前解的質量和鄰域解的分布情況，動態地調整鄰域解搜索的范圍和深度。當當前解質量較高時，縮小鄰域解搜索范圍以提高搜索精度；當當前解質量較低時，擴大鄰域解搜索范圍以增加搜索到更優解的機會。

        （3）自適應學習因子：在MBO算法中，學習因子通常用于控制候鳥在進化過程中向領飛鳥和其他候鳥學習的程度。引入自適應學習因子可以根據算法的運行狀態和問題的特性，動態地調整學習因子的值。當算法處于早期階段時，增加學習因子的值以促進快速收斂；當算法處于后期階段時，減小學習因子的值以避免陷入局部最優解。

        （4）自適應終止條件：根據算法的運行狀態和問題的特性，動態地調整終止條件