虚拟云电脑免费,哈尔滨百度关键词优化,购物网站建设项目策划书,档案网站建设规范有哪些目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景
2021年#xff0c;FA Hashim等人受到自然界中蜜獾狩猎行为启发#xff0c;提出了蜜獾算法#xff08;(Honey Badger Algorithm#xff0c;HBA#xff09;。
2.算法原理
2.1算法思想
蜜獾以其… 目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景
2021年FA Hashim等人受到自然界中蜜獾狩猎行为启发提出了蜜獾算法(Honey Badger AlgorithmHBA。
2.算法原理
2.1算法思想
蜜獾以其独特的狩猎方式而闻名它利用嗅觉定位猎物通过挖掘来捕获目标。虽然蜜獾喜欢蜂蜜但并不擅长找到蜂巢。与此不同的是蜂蜜向导鸟擅长定位蜂巢却无法获得蜂蜜。因此蜜獾会依靠蜂蜜向导鸟的帮助找到蜂巢并与其共享收获。HBA主要分为挖掘阶段和采蜜阶段。
2.2算法过程
定义强度
蜜獾的嗅觉强度不仅与猎物的集中强度有关还与猎物和蜜獾之间的距离有关。Ii是猎物的气味强度气味强度越高蜜獾运动越快: I i r 2 × S 4 π d i 2 S ( x i − x i 1 ) 2 d i x p rey − x i (1) \begin{aligned}I_ir_2\times\frac{S}{4\pi d_i^2}\\S(x_i-x_{i1})^2\\d_ix_{p\text{rey}} - x_i\end{aligned}\tag{1} IiSdir2×4πdi2S(xi−xi1)2xprey−xi(1)
更新密度因子:
密度因子w控制时变随机化以确保勘探到开发的平稳过渡。当更新随着迭代次数减少时密度因子w也会减少随机化: w C exp ( − t t m a x ) (2) w\text{C}\exp(\frac{-t}{t_{\mathrm{max}}})\tag{2} wCexp(tmax−t)(2)
挖掘阶段
在挖掘阶段蜜獾运动范围类似于心形 X n e n , x p r e y F × β × I × x p r e y F × r 3 × w × d i × ∣ cos ( 2 π r 4 ) × [ l − cos ( 2 π r 5 ) ] ∣ (3) \begin{aligned} X_{nen}, x_{prey}F\times\beta\times I\times x_{prey}F\times r_{3}\times w\times d_{i}\times |\cos(2\pi r_{4})\times[\text{l}-\cos(2\pi r_{5})]| \end{aligned}\tag{3} Xnen,xpreyF×β×I×xpreyF×r3×w×di×∣cos(2πr4)×[l−cos(2πr5)]∣(3) 其中 x p r e y x_{prey} xprey是猎物的全局最优位置 β \beta β是蜜獾获取食物的能力。F是改变搜索方向参数 F { 1 i f − 1 e l s e , r 6 ≤ 0.5 (4) F\begin{cases}1if\\-1else,\end{cases}r_6\leq0.5\tag{4} F{1−1ifelse,r6≤0.5(4)
采蜜阶段
蜜獾跟随导蜜鸟找到蜂巢 x n e w x p v e y F × r 7 × w × d i (5) x_{new}x_{pvey}F\times r_{7}\times w\times d_{i}\tag{5} xnewxpveyF×r7×w×di(5)
伪代码
3.结果展示 4.参考文献
[1] Hashim F A, Houssein E H, Hussain K, et al. Honey Badger Algorithm: New metaheuristic algorithm for solving optimization problems[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2022, 192: 84-110.
