登山队由多名登山队员组成, 并有一位经验丰富的专业队长领队, 其目标 是征服该地区山顶,山顶被认为是待优化问题的最优解。与其他基于种群的优化算法类似, MTBO 也是从种群初始化开始:
X i = rand ⋅ ( U j − L j ) , i = 1 , 2 , … , N ; j = 1 , 2 , … , D (1) X_i=\operatorname{rand} \cdot\left(U_j-L_j\right), \quad i=1,2, \ldots, N ; j=1,2, \ldots, D \tag{1} Xi=rand⋅(Uj−Lj),i=1,2,…,N;j=1,2,…,D(1)
式中, X i X_i Xi 为第 i i i 个登山队队员位置; U j , L j U_j, L_j Uj,Lj 为优化问题的第 j j j 维上、下限值; rand 为介于 0 和 1 之间的随机数; N N N 为登山队队员种群规模; D D D 为优化问题维度。
在登山队中, 最有经验的成员往往被选举为队长, 登山队在队长的协调 和组织下登山, 并最终征服山顶。MTBO 算法在每次迭代之后, 队员位置将从最好到最坏进 行排序, 每个队员都通过队长和前面队员的引导。该阶段队员的位置更新数学描述如下:
X i new = X i + rand × ( X Leader − X i ) + rand × ( X i i − X i ) (2) X_i^{\text {new }}=X_i+\operatorname{rand} \times\left(X_{\text {Leader }}-X_i\right)+\operatorname{rand} \times\left(X_{i i}-X_i\right)\tag{2} Xinew =Xi+rand×(XLeader −Xi)+rand×(Xii−Xi)(2)
式中, X i n e w X_i^{n e w} Xinew 为第 i i i 个登山队队成员新位置; X Leader X_{\text {Leader }} XLeader 为登山队队长位置; X i i X_{i i} Xii 为受前面队员引导的 其他队员位置。
(3)灾害威胁。雪崩或跌落悬崖的发生可能威胁到登山队员的生命, 从而阻止登山队到 达山顶, 即迫使算法陷入局部最优状态。MTBO 中, 在随机发生雪崩等灾害的情况下, 登山 队队员通过下式来拯救自己, 即避免算法陷入局部最优, 并朝着最佳队员位置移动。该阶段 队员的位置更新数学描述如下:
X i new = X i − rand × ( X Avalanche − X i ) (3) X_i^{\text {new }}=X_i-\operatorname{rand} \times\left(X_{\text {Avalanche }}-X_i\right) \tag{3} Xinew =Xi−rand×(XAvalanche −Xi)(3)
式中, X Avalanche X_{\text {Avalanche }} XAvalanche 为随机发生雪崩等灾害情况下的登山队队员位置; 其他参数意义同上。
在登山过程中, 当发生雪崩等灾难时, 整个登山队都会尽力营救被困队 员, 以防止队员死亡。该阶段的灵感就是来自于团队为拯救被困队员而做出的协作和努力, 该阶段队员的位置更新数学描述如下:
X i n e w = X i − rand × ( X Team − X i ) (4) X_i^{n e w}=X_i-\operatorname{rand} \times\left(X_{\text {Team }}-X_i\right) \tag{4} Xinew=Xi−rand×(XTeam −Xi)(4)
式中, X Team X_{\text {Team }} XTeam 为所有登山队队员的平均位置; 其他参数意义同上。
不幸的是, 登山队员可能会因雪崩等灾害而丧生, 上述任何阶段都无法 挽救登山队队员的生命。MTBO 考虑了这一灾难的发生, 即从登山队队员中删除该队员, 并 随机生成新队员。
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