天眼查官方网站,赚钱链接网站,没有网站怎样做外贸,中铁门户网登录目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过。 3.代码实现4.参考文献 1.背景
2017年#xff0c;Dhiman等人受到斑鬣狗自然狩猎行为启发#xff0c;提出了斑鬣狗优化算法(Spotted Hyena Optimizer, SHO)。
2.算法原理
2.1算法思想
SHO将斑鬣狗狩猎行为分为围捕-狩猎-进攻三… 目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过。 3.代码实现4.参考文献 1.背景
2017年Dhiman等人受到斑鬣狗自然狩猎行为启发提出了斑鬣狗优化算法(Spotted Hyena Optimizer, SHO)。
2.算法原理
2.1算法思想
SHO将斑鬣狗狩猎行为分为围捕-狩猎-进攻三阶段。
2.2算法过。
围捕
其中 D h D_h Dh定义了猎物和被发现的鬣狗之间的距离 x x x表示当前迭代次数B和E是系数向量Pp表示猎物的位置向量P表示被发现的鬣狗的位置向量。 狩猎 其中Ph定义了被发现的鬣狗的最佳位置Pk表示其他鬣狗k表示鬣狗的位置N表示被发现的鬣狗的数量。 进攻 进攻阶段对猎物进行攻击的通过减小向量h的值来实现向量E的变化也会导致向量h的值发生变化。 伪代码 代码传送门
3.代码实现 4.参考文献
[1] Dhiman G, Kaur A. Spotted hyena optimizer for solving engineering design problems[C]//2017 international conference on machine learning and data science (MLDS). IEEE, 2017: 114-119.
