Тема выпускной квалификационной работы: «Применение алгоритма поиска кукушки для решения задачи оптимизации». Алгоритм поиска кукушки - это недавно разработанный метаэвристический вдохновленный природой алгоритм оптимизации, который используется для решения оптимизационных задач. Он основан на поведении кукушки, а именно на её гнездовом паразитизме. Для моделирования движения кукушки во время поиска гнезда, в которое можно подложить своё яйцо, используются так называемые полёты Леви. Кукушки интересны не только тем, что они издают красивые звуки, но и тем, что они вынуждены пользоваться агрессивной стратегией размножения. Некоторые виды кукушек, например, Ани и Гуйра, чтобы увеличить шансы появления своего потомства и дальнейшего продолжения рода, избавляются от яиц птицы-хозяина, когда откладывают свои яйца в гнездо птицы-хозяина. Одним из преимуществ алгоритма поиска кукушки является простота его реализации, а также возможность его модификации для решения более конкретных задач оптимизации. Это преимущество позволило этому алгоритму найти широкое применение в различных научных областях.

The theme of the graduate qualification paper: "Application of the cuckoo search algorithm to solve the optimization problem". Cuckoo search algorithm is a recently developed meta-heuristic algorithm inspired by nature, which is used to solve optimization problems. It is based on the behavior of the cuckoo, namely its nesting parasitism. To simulate the movement of the cuckoo during the search for a nest in which you can put your egg, the so-called Levi flights are used. Cuckoo is interesting not only because they make beautiful sounds, but also because they have to use an aggressive breeding strategy. Some species of cuckoo, such as Ani and Guira, get rid of the host bird's eggs when they lay their eggs in the host bird's nest in order to increase the chances of their offspring and further continuation of the genus. One of the advantages of the cuckoo search algorithm is the simplicity of its implementation, as well as the possibility to modify it to solve more specific optimization problems. This advantage allowed this algorithm to find wide application in various scientific fields.