「深度学习之优化算法」(十一)鲸鱼算法

1. 鲸鱼算法简介

(以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读)
  鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm)是根据鲸鱼围捕猎物的行为而提出的算法。鲸鱼是一种群居的哺乳动物,在捕猎时它们也会相互合作对猎物进行驱赶和围捕。鲸鱼算法提出时间并不长,也是一个新兴的优化算法,研究应用案例不多。
  鲸鱼算法中,每个鲸鱼的位置代表了一个可行解。在鲸鱼群捕猎过程中,每只鲸鱼有两种行为,一种是包围猎物,所有的鲸鱼都向着其他鲸鱼前进;另一种是汽包网,鲸鱼环形游动喷出气泡来驱赶猎物。在每一代的游动中,鲸鱼们会随机选择这两种行为来进行捕猎。在鲸鱼进行包围猎物的行为中,鲸鱼将会随机选择是向着最优位置的鲸鱼游去还是随机选择一只鲸鱼作为自己的目标,并向其靠近。

2. 算法流程

鲸鱼算法,显而易见,主角就是鲸鱼了。

  在D维解空间内每个鲸鱼的位置为


  每只鲸鱼随机选择进行包围猎物或者是使用汽泡网驱赶猎物,每只鲸鱼选择这两种行为的该率是等的,即P(包围)=P(汽泡网)=0.5。

2.1 包围猎物

鲸鱼在包围猎物时

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