优化算法(五)——蛇优化

闲鱼技术01 · 发表于 2022-4-28 13:27

今日二更，看到了一个刚刚发表的蛇优化算法(SO)，心血来潮，决定马上分享给大家!!!
蛇优化(Snake Optimizer, SO)[1]是Hashim, F. A.和 Hussien, A. G两位教授于2022年提出的优化算法，其算法灵感来蛇的觅食和繁殖行为和模式，下面直接步入正题：
1.算法介绍

与所有元启发式算法一样，SO 首先生成均匀分布的随机种群，以便能够开始优化算法过程。初始化公式如下：

SO的探索和开发阶段主要受温度  和食物量  的影响，其公式如Eq(2)和Eq(3)表示：

其中 $t$ 代表当前迭代， $T$ 代表最大迭代次数， $c_{1}=0.5$
当 $Q<0.25$ （0.25为原文规定的阈值）SO通过择任何随机位置来搜索食物并更新它们相对于它的位置，即探索阶段，随机搜索公式为:

SO的开发阶段相对复杂，分为3种模式——靠近猎物(食物)模式、战斗模式、交配模式，3种模式同时受温度  和食物量  的影响，这是与探索模式的不同之处。
(1) 靠近猎物(食物)模式

(2) 战斗/交配模式(对于这两个模式的理解，个人认为是吃饱了才能有力气掐架，才能有力气为爱鼓掌)。

   言归正传，当 $Temp\leq0.6$ 时，蛇将处于战斗模式或交配模式。
i. 战斗模式

ii. 交配模式

2. 源代码

SO源代码传送门:Snake Optimizer

3. 算法改进

   通过观察算法公式该算法使用了较多固定值，如 $c_{1},c_{2},c_{3}$ ，可以从这里下手，通过添加随机扰动来跳出局部最优，在蛇孵蛋也就是将最劣解重置的时候，可以采用其他方法进行重置，比如对立学习(OBL)等。
4. 引用

Hashim, F. A., & Hussien, A. G. (2022). Snake Optimizer: A novel meta-heuristic optimization algorithm.Knowledge-Based Systems, 108320.

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