海鸥智能寻优算法介绍.docx
需积分: 16 9 浏览量
2021-03-12
11:42:11
上传
评论
收藏 294KB DOCX 举报
2.11 海鸥寻优算法（Seagull Optimization Algorithm，SOA）
海鸥寻优算法是 Gaurav Dhiman 等[43]于 2019 年提出的群智能算法，对海鸥的迁徙
与攻击进行了模拟。如图 9，在迁徙过程中，海鸥需要避免碰撞以及靠近最佳位置，属于
全局搜索；在攻击过程中，海鸥通过螺旋形状运动捕猎候鸟，属于局部搜索。
图 9 海鸥迁徙和攻击的示意图
对于第 次迭代，在迁徙（全局搜索）中，采用附加变量 A 表示海
鸥 在 避 免 碰 撞 的 前 提 下 移 动 位 置 的 行 为 。 设 当 前 位 置 为 ， 则 新 位 置 为
，其中 ， 。
然后，获取向最佳位置移动的方向为 ，其中 是具
有最佳适应度的海鸥即最佳位置， 负责平衡全局和局部搜索， 是随机数。
最后，到达新位置 。
在攻击（局部搜索）中，海鸥采用螺旋形状运动，其描述为：
其中， 是螺旋半径， 是随机角度值且范围为 ， 和 是螺旋形状的相关常
数， 是自然对数的底数。那么，海鸥的攻击位置为
海鸥寻优算法的伪代码如下：
设 ， ， ，种群规模为 ，最优适应度为 g，随机角度值 取值，并进行
初始化
for t=1:max
评论0
最新资源