沙猫群优化算法(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)的灵感受自然界中沙猫(沙丘猫)行为的启发。沙猫拥有检测低频噪声的能力，无论猎物在地面还是在地下，沙猫都能找到猎物。由于这一重要的特性，它可以快速地捕捉猎物。沙猫群优化算法模拟了沙猫的两个主要行为：搜寻猎物和攻击猎物。由于自然界中的沙丘猫是独立生活的，为了提出种群智能的概念，假设沙丘猫是群体性的。
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《改进的沙猫群优化算法（Modified Sand Cat Swarm Optimization，MSCSO）》
沙猫群优化算法（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）是一种新型的启发式优化算法，其灵感来源于自然界中的沙猫，即沙丘猫。沙猫以其独特的低频噪声检测能力著称，能准确发现地面或地下的猎物。这种能力被SCSO算法巧妙地模拟，用来解决复杂优化问题。在算法中，每个“沙猫”代表一个解决方案，它们分别搜索最优解，即寻找最佳的“猎物”。
SCSO算法的核心包括两个主要阶段：搜寻猎物和攻击猎物。搜寻阶段模拟沙猫对环境的广泛探索，而攻击阶段则体现其对潜在最优解的精细化挖掘。然而，原版SCSO算法在后期容易陷入局部最优，限制了算法的全局搜索能力。
为了解决这个问题，提出了改进的沙猫群优化算法（MSCSO）。MSCSO引入了一种徘徊策略，当沙猫在攻击或搜寻猎物时，它会在一定范围内随机移动，以增加算法的探索性。这种徘徊行为有助于沙猫跳出局部最优，提升全局搜索性能，从而更有效地寻找全局最优解。
在MSCSO算法中，每个沙猫个体不仅会逐渐接近当前的最优解，即“猎物”，还会在徘徊策略的驱动下，探索新的可能解空间。这一改进增加了算法的多样性，防止早熟收敛，增强了算法的全局优化能力和问题适应性。
MSCSO算法的应用广泛，特别是在工程优化问题中。例如，文中提到该算法可以应用于受约束的工程优化问题，这些问题是实际工程领域中常见的，如设计优化、资源配置等。通过实证研究， MSCSO展示出优于原版SCSO的性能，并可能与现有的其他优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等相媲美。
总结来说，MSCSO算法通过引入徘徊策略，改进了SCSO算法的探索和移动能力，使其在解决复杂优化问题时更具优势，尤其在避免局部最优和提高全局优化效果方面表现突出。这一改进对于启发式优化领域的研究和发展具有重要意义，也为工程实践提供了更为高效的优化工具。
