布谷鸟搜索算法的灵感来自鸟儿的巢寄生行为，听起来是不是就挺有意思？它属于那类“模拟自然界”的智能优化算法，核心原理其实蛮简单：随机性+模仿生物行为。莱维飞行就是它的杀手锏，搜索更广、跳得更远，挺适合全局优化的那种场景。

跟粒子群、蚁群那些老牌算法比起来，布谷鸟搜索（CS）在多峰函数时还挺能打，尤其适合复杂优化问题，比如图像分割、特征提取、组合调度这些。

你要是搞过二进制优化、混沌搜索，那它的各种改进版肯定不陌生。像二进制 CS在离散问题上挺实用，混沌 CS则更适合跳出局部最优。

代码实现方面也比较亲民，Matlab版写得还算清爽，逻辑分明，这份资源里的代码还顺带讲了下怎么优化结构，适合直接拿来跑实验。

想上手 CS 算法，建议你先看看这篇综述，原理、改进、应用全都讲到位了，算是入门必读。对优化算法本身感兴趣的，还可以顺便刷下群体智能基础，理清思路更重要。

如果你最近正好在组合优化或者图像的问题，CS 算法可以考虑加进工具箱试试看，调参也不复杂，蛮适合做实验调研用的。