佛山企业网站设计制作,青岛微网站建设,大型网站 中小型网站,网站建设厌倦目录 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5.代码获取 1.背景
2024年#xff0c;A Bouaouda受到自然界中花斑翠鸟社会行为启发#xff0c;提出了花斑翠鸟优化算法#xff08;Pied Kingfisher Optimizer, PKO#xff09;。 2.算法原理
2.1算法思想… 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5.代码获取 1.背景
2024年A Bouaouda受到自然界中花斑翠鸟社会行为启发提出了花斑翠鸟优化算法Pied Kingfisher Optimizer, PKO。 2.算法原理
2.1算法思想
PKO的灵感来自于自然界中斑翠鸟的狩猎行为和共生关系其包括三个阶段栖息和悬停潜水策略共生阶段。 2.2算法过程
栖息和悬停策略
PKO的探索阶段灵感来自于花斑翠鸟的栖息和悬停行为位置更新 X i ( t l ) X i ( t ) α ∗ T × ( X j ( t ) − X i ( t ) ) (1) X_i(\mathfrak{t}\mathfrak{l})X_i(\mathfrak{t})\alpha*T\times(X_j(\mathfrak{t})-X_i(\mathfrak{t}))\tag{1} Xi(tl)Xi(t)α∗T×(Xj(t)−Xi(t))(1) 栖息时参数T表述为: T ( exp ( 1 ) − exp ( t − 1 Max_Iter ) 1 BF ) ∗ cos ( Crest_angles ) (2) T\left(\exp(1)-\exp\biggl(\frac{t-1}{\textit{Max\_Iter}}\biggr)^{\frac{1}{\text{BF}}}\biggr)*\cos(\textit{Crest\_angles})\right. \tag{2} T(exp(1)−exp(Max_Itert−1)BF1)∗cos(Crest_angles)(2) C r e s t _ a n g l e s 2 ∗ p i ∗ r a n d (3) Crest \_angles 2*pi* rand\tag{3} Crest_angles2∗pi∗rand(3) 悬停时参数T表述为: T b e a t i n g _ r a t e ∗ ( t 1 B F M a x _ I t e r 1 B F ) (4) Tbeating\_rate*\left(\frac{t^{\frac{1}{BF}}}{Max\_Iter^{\frac{1}{BF}}}\right)\tag{4} Tbeating_rate∗(Max_IterBF1tBF1)(4) b e a t i n g _ r a t e r a n d ∗ ( P K O _ F i t n e s s ( j ) P K O _ F i t n e s s ( i ) ) (5) beating\_raterand*\left(\frac{PKO\_Fitness(j)}{PKO\_Fitness(i)}\right)\tag{5} beating_raterand∗(PKO_Fitness(i)PKO_Fitness(j))(5)
潜水策略
斑翠鸟以其潜水行为而闻名它用这种行为来捕鱼: X i ( t 1 ) X i ( t ) H A ∗ o ∗ α ∗ ( b − X b e s t ( t ) ) , i 1 , 2 , … , N (6) \begin{gathered}X_i(\mathfrak{t}1)X_i(\mathfrak{t})HA*o*\alpha*(b-X_{best}(\mathfrak{t})),\quad i1,2,\ldots,N\end{gathered}\tag{6} Xi(t1)Xi(t)HA∗o∗α∗(b−Xbest(t)),i1,2,…,N(6) 参数表述为: H A r a n d ∗ ( P K O _ F i t n e s s ( i ) B e s t _ F i t n e s s ) o exp ( − t M a x _ I t e r ) 2 b X i ( t ) o 2 ∗ r a n d n ∗ X b e s t ( t ) (7) \begin{aligned} HArand*\left(\frac{PKO\_Fitness(i)}{Best\_Fitness}\right) \\ o\exp\left(\frac{-t}{Max\_Iter}\right)^{2} \\ bX_{i}(\mathrm{t})o^{2}*randn*X_{best}(\mathrm{t}) \end{aligned}\tag{7} HArand∗(Best_FitnessPKO_Fitness(i))oexp(Max_Iter−t)2bXi(t)o2∗randn∗Xbest(t)(7)
共生阶段
斑翠鸟的捕食效率会受到多种因素的影响比如猎物的可用性、单个鸟的捕猎技巧以及该地区竞争对手或捕食者的存在。 X i ( t 1 ) { X m ( t ) o ∗ α ∗ a b s ( X i ( t ) − X n ( t ) ) i f r a n d ( 1 − P E ) X i ( t ) o t h e r w i s e (8) \left.X_i(\mathbf{t}1)\left\{\begin{matrix}X_m(\mathbf{t})o*\alpha*abs(X_i(\mathbf{t})-X_n(\mathbf{t}))if\quad rand(1-PE)\\X_i(\mathbf{t})otherwise\end{matrix}\right.\right.\tag{8} Xi(t1){Xm(t)o∗α∗abs(Xi(t)−Xn(t))Xi(t)ifrand(1−PE)otherwise(8)
伪代码 3.结果展示 4.参考文献
[1] Bouaouda A, Hashim F A, Sayouti Y, et al. Pied kingfisher optimizer: a new bio-inspired algorithm for solving numerical optimization and industrial engineering problems[J]. Neural Computing and Applications, 2024: 1-59.
5.代码获取
免费获取花斑翠鸟优化算法PKO
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资源清单https://docs.qq.com/sheet/DU1V0QWtSeHJnY0JU?u989d90f9b14449ec9419aa7b51473c1btabBB08J2
