智能优化算法:海鸥优化算法

智能优化算法:海鸥优化算法-附代码

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摘要:本文简单介绍智能优化算法-海鸥优化算法[1][2]

1.原理

海鸥是遍布全球的海鸟,海鸥种类繁多且大小和身长各不相同。 海鸥是杂食动物,吃昆虫、鱼、爬行动物、两栖动物和蚯蚓等。 大多数海鸥的身体覆盖着白色的羽毛,经常用面包屑来吸引鱼群, 用脚发出雨水落下的声音来吸引藏在地下的蚯蚓。海鸥可以喝淡水和盐水,通过眼睛上方的一对特殊腺体,将盐从它们的体内排出。 海鸥以群居式生活,利用智慧来寻找和攻击猎物。 海鸥最重要特征是迁徙和攻击行为,迁徙是动物从一个地方到另一个地方根据季节更替而移动,寻找最丰富的食物来源以便获取足够能量。在迁移期间,动物成群结队地出行。迁徙时每只海鸥的所在位置不同,以避免相互碰撞。 在一个群体中,海鸥可以朝着最佳位置的方向前进,改变自身所在的位置。海鸥经常会攻击候鸟,在进攻时海鸥群体做出螺旋形的运动形态(如图1)。
在这里插入图片描述
                              图1.海鸥迁徙和攻击方式示意图

2.SOA算法

1.迁徙 ( 全局搜索 )

在迁移过程中, 算法模拟海鸥群如何从一个位置移动到另一个位置。 在这个阶段,海鸥应该满足三个条件:避免碰撞:为了避免与邻居 ( 其他海鸥 ) 碰撞,算法采用附加变量 A 计算海鸥的新位置。

表示不与其他海鸥存在位置冲突的新位置,海鸥当前位置, t 表示当前迭代, A 表示海鸥在给定搜索空间中的运动行为。

可以控制变量 A 的频率,它的值从 2 线性降低到 0 。

最佳位置方向:在避免了与其他海鸥的位置重合之后,海鸥会向最佳位置所在的方向移动。

表示最佳位置所在的方向, B 是负责平衡全局和局部
搜索的随机数。

是 [0 , 1] 范围内的随机数。

靠近最佳位置 : 海鸥移动到不与其他海鸥相撞的位置后,就
向着最佳位置的所在方向进行移动,到达新的位置。

是海鸥的新位置。

2.攻击 ( 局部搜索 )

海鸥在迁徙过程中可以不断改变攻击角度和速度, 它们用翅膀和重量保持高度。当攻击猎物时,它们就在空中进行螺旋形状运动。 x 、 y 和 z 平面中的运动行为描述如下:

其中 r 是每个螺旋的半径, θ 是 [0 , 2π] 范围内的随机角度
值。u 和 v 是螺旋形状的相关常数, e 是自然对数的底数。海鸥的
攻击位置前面的式子可得:

是海鸥的攻击位置。

3.算法伪代码:

1.主程序框架

( 1 ) 海鸥种群 初始化,参数 、 和 。

( 2 ) 设置相应参数: = 2,,。

( 3 )

( 4 ) { 计算适应值 ( ) /* 使用计算适应度函数计算每只海鸥的适应度值 */
( 5 ) 取随机值 (0 , 1)
( 6 ) 取随机值 (0 , 2π)
( 7 )
( 8 )计算
( 9 )计算海鸥新位置
( 10 )更新最佳海鸥位置和适应值,;
( 11 ) }
( 12 )输出最佳海鸥位置和适应值,结束程序

2.计算适应值 (P s ) 过程

( 1 ) for i=1 to n
( 2 ) {
( 3 )计算每只海鸥适应值
( 4 ) }
( 5 )更新最佳海鸥位置和适应值
( 6 )输出最佳海鸥适应值
( 7 )结束

3.更新最佳海鸥位置和适应值过程

( 1 ) for i=1 to n
( 2 ) {
( 3 )如果海鸥 (i) 的适应值小于 Best 值
( 4 ) { 用海鸥 (i) 的适应值替代 Best 值
( 5 )用海鸥 (i) 的位置替代 Best 的位置
( 6 ) }
( 7 ) }
( 8 )输出 Best 值和位置
( 9 )结束程序

3.运行结果图:

在这里插入图片描述

4.参考文献:

[1]韩毅,徐梓斌,张亮,邓丽丽.国外新型智能优化算法——海鸥优化算法[J].现代营销(经营版),2019(10):70-71.

[2]Gaurav Dhiman,Vijay Kumar. Seagull optimization algorithm: Theory and its applications for large-scale industrial engineering problems[J]. Knowledge-Based Systems,2018.

5.Matlab代码地址:

https://mianbaoduo.com/o/bread/Z5WVlZs=
文献复现:一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法(ISOA)
[1]秦维娜,张达敏,尹德鑫,蔡朋宸.一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法[J/OL].小型微型计算机系统:1-8[2021-05-06].http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1106.TP.20210330.1445.028.html.

6. Python代码

https://mianbaoduo.com/o/bread/aZuTlJY=

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