优化算法(五) |
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今日二更,看到了一个刚刚发表的蛇优化算法(SO),心血来潮,决定马上分享给大家!!! 蛇优化(Snake Optimizer, SO)[1]是Hashim, F. A.和 Hussien, A. G两位教授于2022年提出的优化算法,其算法灵感来蛇的觅食和繁殖行为和模式,下面直接步入正题: 1.算法介绍与所有元启发式算法一样,SO 首先生成均匀分布的随机种群,以便能够开始优化算法过程。初始化公式如下: SO的探索和开发阶段主要受温度 Temp 和食物量 Q 的影响,其公式如Eq(2)和Eq(3)表示: 其中 t 代表当前迭代, T 代表最大迭代次数, c_{1}=0.5 当 Q SO的开发阶段相对复杂,分为3种模式——靠近猎物(食物)模式、战斗模式、交配模式,3种模式同时受温度 Temp 和食物量 Q 的影响,这是与探索模式的不同之处。 (1) 靠近猎物(食物)模式言归正传,当 Temp\leq0.6 时,蛇将处于战斗模式或交配模式。 i. 战斗模式SO源代码传送门:Snake Optimizer 通过观察算法公式该算法使用了较多固定值,如 c_{1},c_{2},c_{3} ,可以从这里下手,通过添加随机扰动来跳出局部最优,在蛇孵蛋也就是将最劣解重置的时候,可以采用其他方法进行重置,比如对立学习(OBL)等。 4. 引用Hashim, F. A., & Hussien, A. G. (2022). Snake Optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm.Knowledge-Based Systems, 108320. |
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