优化算法(五)

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优化算法(五)

2023-03-08 16:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

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(2) 战斗/交配模式(对于这两个模式的理解,个人认为是吃饱了才能有力气掐架,才能有力气为爱鼓掌)。

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ii. 交配模式2. 源代码

SO源代码传送门:Snake Optimizer

3. 算法改进

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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