2024年12月SCI-海星优化算法Starfish optimization algorithm-附Matlab免费代码

devtools/2024/12/23 23:04:42/

引言

本期介绍了一种新的生物启发的求解优化问题的元启发式算法-海星优化算法Starfish optimization algorithm ,SFOA算法模拟了海星的探索、捕食和再生等行为。该算法2024年11月最新发表人工智能核心SCI期刊 Neural Computing and Applications。

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海星是一种海洋无脊椎动物,属于星纲棘皮动物,通常有5条手臂和一个中央圆盘,使它们具有独特的星状外观。SFOA主要包括勘探和开发两个阶段。探索阶段模拟海星的探索行为,采用五维和一维搜索模式相结合的混合搜索模式,提高了计算效率,保证了搜索容量。开发阶段模拟海星的捕食和再生行为,采用双向搜索策略和特殊运动,以保证开发的收敛性。

1. 初始化。和其他算法一样,采用随机初始化:

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2.探索阶段:模拟海星的五条手臂的搜索能力。如果优化问题的维数大于5 (D>5),则该问题的搜索空间很广,需要海星移动所有五个臂来探索周围环境

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如果优化问题的维数不大于5 (D≤5),则探索阶段采用一维搜索模式更新位置。在这种情况下,海星只有一只手臂移动来搜索食物来源,利用其他海星的位置信息。

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3.开发阶段:SFOA在开发阶段考虑了捕食和再生行为,寻求全局解,因此在开发阶段设计了两种更新策略。将每只海星在捕食行为中的更新规律建模为:

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此外,由于海星行动缓慢,在捕食过程中容易受到其他捕食者的攻击。如果捕食者捕获海星,海星可能会切断并失去一条手臂以逃避捕获。因此,SFOA的再生阶段只在种群中的最后一个海星中实施

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SFOA伪代码:

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参考文献

Zhong, C., Li, G., Meng, Z. et al. Starfish optimization algorithm (SFOA): a bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization compared with 100 optimizers. Neural Comput & Applic (2024). https://doi.org/10.1007/s00521-024-10694-1.

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