前言
秃鹰搜索算法（Bald Eagle Search，BES）是Hassan ALSattar 于2020提出，该算法是通过模仿秃鹰捕猎行为的一种群体智能优化方法。结构简单且易于实现，具有广阔的应用空间。秃鹰搜索算法将秃鹰的捕食行为分为三个阶段，在第一阶段（选择空间），秃鹰会选择猎物数量最多的空间。在第二阶段（搜索空间），秃鹰在选定的空间中移动以寻找猎物。在第三阶段（俯冲捕获），秃鹰向第二阶段确定的最优位置摆动，并确定最佳捕猎点。为了验证该算法的高效性，算法提出者首先将算法应用于23个经典的基准测试函数中，并与其它几种优化算法进行了对比，从对比结果可以看出该算法具有较好的性能。
算法原理
伪代码
