【智能算法】蜜獾算法（HBA）原理及实现-编程知识

【智能算法】蜜獾算法（HBA）原理及实现

在这里插入图片描述

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 Algorithm，HBA）。

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。
在这里插入图片描述

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:
$\begin{aligned}I_i&=r_2\times\frac{S}{4\pi d_i^2}\\S&=(x_i-x_{i+1})^2\\d_i&=x_{p\text{rey}} - x_i\end{aligned}\tag{1}$

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:
$w=\text{C}\exp(\frac{-t}{t_{\mathrm{max}}})\tag{2}$

挖掘阶段：

在挖掘阶段，蜜獾运动范围类似于心形：
$\begin{aligned} X_{nen}, =x_{prey}+F\times\beta\times I\times x_{prey}+F\times r_{3}\times w\times d_{i}\times |\cos(2\pi r_{4})\times[\text{l}-\cos(2\pi r_{5})]| \end{aligned}\tag{3}$
在这里插入图片描述
其中 $x_{prey}$ 是猎物的全局最优位置， $\beta$ 是蜜獾获取食物的能力。F是改变搜索方向参数：
$F=\begin{cases}1&if\\-1&else,\end{cases}r_6\leq0.5\tag{4}$

采蜜阶段：

蜜獾跟随导蜜鸟找到蜂巢：
$x_{new}=x_{pvey}+F\times r_{7}\times w\times d_{i}\tag{5}$

伪代码：
在这里插入图片描述

3.结果展示

在这里插入图片描述

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.

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/589518.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！