09-群体智能优化算法-天牛须搜索算法1

《天牛须搜索算法——一种群体智能优化方法》 天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search Algorithm，简称BAS）是一种受到自然界中天牛触角搜索行为启发的元启发式优化算法，旨在解决复杂的多维优化问题。算法的核心在于模拟天牛在寻找食物或配偶时，通过其长触角进行的随机且有效的探索行为。 天牛须搜索算法的灵感来源于天牛触角的两个主要功能：一是扩大探测区域，以嗅探猎物的气味或性信息素；二是作为预警机制，帮助天牛避开潜在的危险。在算法中，这些功能被转化为两个关键步骤：随机方向搜索和触角探测行为。 随机方向搜索通过公式(1)实现，其中rnd(.)表示随机函数，k表示问题的维度，生成一个单位方向向量→𝑏，以模拟天牛随机探索的行为。随后，天牛的左右两侧搜索行为由公式(2)描述，xr和xl分别代表右侧和左侧的搜索位置，d是触角的感知长度，代表天牛的探索能力。初始时d较大，随着迭代次数增加逐渐减小，以适应不同阶段的搜索需求。 触角探测行为则体现在公式(3)中，通过比较两侧气味浓度的差异，调整天牛的搜索方向。搜索步长δ是一个随时间递减的参数，影响算法的收敛速度。参数d和δ的更新规则由公式(4)和(5)给出，其中0.95是衰减因子，确保搜索范围逐步收缩，利于找到全局最优解。 除了基本的BAS算法，还有其变体BAS-WPT（Beetle Antennae Search without Parameter Tuning）。这个变体尝试消除原始BAS对参数d和δ敏感的问题，通过自适应调整参数来增强算法的有效性和鲁棒性。BAS-WPT采用了归一化的策略，使参数调整更加动态和智能化，从而提高算法在不同问题上的表现。 总结来说，天牛须搜索算法巧妙地将生物界的搜索行为抽象为数学模型，通过模拟天牛触角的探测和随机搜索，实现对复杂优化问题的高效求解。这种算法不仅展示了自然界的智慧在计算科学中的应用，也为其他领域的优化问题提供了新的解决思路。