首页 > 编程语言 >【智能算法】秃鹰搜索算法(BES)原理及实现

【智能算法】秃鹰搜索算法(BES)原理及实现

时间:2024-03-26 12:59:05浏览次数:60  
标签:right max 搜索算法 times Pi 秃鹰 BES 智能算法 left

在这里插入图片描述

目录


1.背景

2020年, Alsattar等人受到秃鹰猎食自然行为启发,提出了秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search,BES)。

2.算法原理

2.1算法思想

BES主要分为三个阶段选择搜索空间、搜索空间猎物和俯冲捕获猎物
在这里插入图片描述

2.2算法过程

选择搜索空间
秃鹰个体在飞行中的位置代表 1个可行解,在选择搜索空间阶段,秃鹰会挑选猎物聚集数量最多的区域当做搜索空间,该阶段的秃鹰行为由如下方程描述:
P i , n e w ( t ) = P b e s t ( t ) + α × r × ( P m e a n ( t ) − P i ( t ) ) (1) P_{i,\mathrm{new}}(t)=P_{\mathrm{best}}(t)+\alpha\times r\times(P_{\mathrm{mean}}(t)-P_{i}(t))\tag{1} Pi,new​(t)=Pbest​(t)+α×r×(Pmean​(t)−Pi​(t))(1)
其中,Pi,new(t)表示第 i 只秃鹰的更新位置;Pbest(t)表示秃鹰最佳搜索位置;Pmean(t)表示秃鹰之前搜索结束后所有秃鹰个体的平均分布位置,Pi(t)表示第 i只秃鹰的搜索位置,称作领导者;t是当前迭代次数,参数 α∈[1.5,2]是控制秃鹰搜索位置的参数,参数 α 设置为 2;r 是取值范围在 0~1之间的随机数。
搜索空间猎物
秃鹰个体在完成选择目标搜索空间后,会在该搜索空间中对猎物进行“螺旋式”搜索,并向不同的方向飞行移动以加速搜索进程。该阶段的秃鹰行为如下方程描述:
P i , n e w ( t ) = P i ( t ) + x ( i ) × ( P i ( t ) − P m e a n ( t ) ) + y ( i ) × ( P i ( t ) − P i + 1 ( t ) ) x ( i ) = x r ( i ) max ⁡ ( ∣ x r ∣ ) , y ( i ) = y r ( i ) max ⁡ ( ∣ y r ∣ ) x r ( i ) = r ( i ) × sin ⁡ ( θ ( i ) ) , y r ( i ) = r ( i ) × cos ⁡ ( θ ( i ) ) θ ( i ) = a × π × r a n d , r ( i ) = θ ( i ) + R × r a n d (2) \begin{aligned} &P_{i,\mathrm{new}}(t)=P_{i}(t)+x(i)\times(P_{i}(t)-P_{\mathrm{mean}}(t))+y(i)\times \left(P_{i}(t)-P_{i+1}(t)\right) \\ &x(i)=\frac{x_{r}(i)}{\operatorname*{max}(\left|x_{r}\right|)},y(i)=\frac{y_{r}(i)}{\operatorname*{max}(\left|y_{r}\right|)} \\ &x_{_r}(i)=r(i)\times\sin(\theta(i)),y_{_r}(i)=r(i)\times\cos(\theta(i)) \\ &\theta(i)=a\times\pi\times\mathrm{rand},r(i)=\theta(i)+R\times\mathrm{rand} \end{aligned} \tag{2} ​Pi,new​(t)=Pi​(t)+x(i)×(Pi​(t)−Pmean​(t))+y(i)×(Pi​(t)−Pi+1​(t))x(i)=max(∣xr​∣)xr​(i)​,y(i)=max(∣yr​∣)yr​(i)​xr​​(i)=r(i)×sin(θ(i)),yr​​(i)=r(i)×cos(θ(i))θ(i)=a×π×rand,r(i)=θ(i)+R×rand​(2)
其中,x(i)与 y(i)表示极坐标中秃鹰的位置,取值范围均为(-1,1);θ(i)与 r(i)分别表示螺旋方程的极角与极径;a∈[5,10]与 R∈(0.5,2)表示控制秃鹰螺旋飞行轨迹的参数。
俯冲捕获猎物
秃鹰在搜索空间锁定目标猎物后,从最佳位置快速飞行至目标猎物位置,与此同时所有的秃鹰个体也会朝着最佳位置飞行移动。该阶段的秃鹰行为由如下方程描述:
P i , n e w ( t ) = r a n d × P b e s t ( t ) + x 1 ( i ) × ( P i ( t ) − c 1 × P m e a n ( t ) ) + y 1 ( i ) × ( P i ( t ) − c 2 × P b e s t ( t ) ) x 1 ( i ) = x r ( i ) max ⁡ ( ∣ x r ∣ ) , y 1 ( i ) = y r ( i ) max ⁡ ( ∣ y r ∣ ) x r ( i ) = r ( i ) × sinh ⁡ ( θ ( i ) ) , y r ( i ) = r ( i ) × cosh ⁡ ( θ ( i ) ) θ ( i ) = a × π × r a n d , r ( i ) = θ ( i ) (3) \begin{aligned} &&&P_{i,new}(t)=\mathrm{rand}\times P_{\mathrm{best}}(t)+x_{1}\left(i\right)\times\left(P_{i}(t)-c_{1}\times P_{\mathrm{mean}}(t)\right)+ y_{1}\left(i\right)\times\left(P_{i}(t)-c_{2}\times P_{\mathrm{best}}(t)\right) &&&& \\ &&&x_{1}\left(i\right)=\frac{x_{r}\left(i\right)}{\operatorname*{max}(\left|x_{r}\right|)},y_{1}\left(i\right)=\frac{y_{r}\left(i\right)}{\operatorname*{max}(\left|y_{r}\right|)}&& \\ &&&x_{r}(i)=r(i)\times\sinh\left(\theta(i)\right),y_{r}(i)=r(i)\times\cosh\left(\theta(i)\right)&& \\ &&&\theta(i)=a\times\pi\times\mathrm{rand},r(i)=\theta(i)&& \end{aligned}\tag{3} ​​​Pi,new​(t)=rand×Pbest​(t)+x1​(i)×(Pi​(t)−c1​×Pmean​(t))+y1​(i)×(Pi​(t)−c2​×Pbest​(t))x1​(i)=max(∣xr​∣)xr​(i)​,y1​(i)=max(∣yr​∣)yr​(i)​xr​(i)=r(i)×sinh(θ(i)),yr​(i)=r(i)×cosh(θ(i))θ(i)=a×π×rand,r(i)=θ(i)​​​(3)
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] Alsattar H A, Zaidan A A, Zaidan B B. Novel meta-heuristic bald eagle search optimisation algorithm[J]. Artificial Intelligence Review, 2020, 53: 2237-2264.

标签:right,max,搜索算法,times,Pi,秃鹰,BES,智能算法,left
From: https://blog.csdn.net/Logic_9527/article/details/137028584

相关文章

  • 栅格地图路径规划:基于螳螂搜索算法(Mantis Search Algorithm,MSA)的机器人路径规划(提供MA
        一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人......
  • USACO24OPEN Bessie's Interview S 题解
    题意简述:有\(n\)个奶牛,\(k\)个农夫,\(k\len\),每一个奶牛有一个面试时长\(t_i\),表示面试这个奶牛要多长时间。\(0\)时刻时对于所有的\(1\lei\lek\),第\(i\)个农夫会面试第\(i\)个奶牛,之后的面试顺序满足以下条件:若在某时刻\(t\),存在某个农夫已经面试完当前的奶牛,那......
  • kubeshark查看k8s中pod的流量
    kubeshark的介绍在底层实现当中,Kubeshark主要使用到了Linux内核中的各种内置方法和API,隐藏了对流量数据的加解密实现,可以直接收集到K8s集群中的加密和未加密流量。对网络数据的收集主要使用了直接抓包法和基于拓展伯克利包过滤(eBPF)的数据包获取。直接抓包法涉及libpcap、AF_PACKE......
  • Best AI Lead Generation Software Tools 2024
    Fromhttps://www.mapleadscraper.com/blog/best-ai-lead-generation-toolsExtractEmailsFromGoogleMapsWhyAILeadGenerationSoftwareisEssentialforYourBusinessMapLeadScraperhigh-qualityleadsiscrucialforbusinessestoclosedeals,increasereve......
  • K8S-1.23.17+Ceph+KubeSphere 一主二从部署攻略
    K8S部署攻略 此教程以一主二从为例,需要三台服务器。主机最低需求: 4核CPU,4GB内存,硬盘:20GBx2(需保留一个未分区的磁盘)从机最低需求: 4核CPU,8GB内存,硬盘:20GBx2(需保留一个未分区的磁盘) 软件版本:Ubuntu:22.04Kubesphere:3.4.1Docker:20.10.24K8s:1.23.17Rook......
  • 【智能算法】白鲨算法(AVOA)原理及实现
    目录1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程3.代码实现4.参考文献1.背景2022年,Braik等人受到白鲨捕食行为启发,提出了非洲秃鹫优化算法(WhiteSharkOptimizer,WSO)。2.算法原理2.1算法思想海洋中白鲨拥有敏锐的感知、听觉和嗅觉,WSO模拟了白鲨探索整个搜索......
  • KubeSphere 社区双周报|2024.02.29-03.14
    KubeSphere社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书、新增的讲师证书以及两周内提交过commit的贡献者,并对近期重要的PR进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列社区动态。本次双周报涵盖时间为:2024.02.29-03.14。贡献者名单新晋KubeSpherecontribu......
  • 2.4GHz小型超高性能模块:LBEE5XV2EA-802、LBEE5PA1LD-005、LBES5PL2EL-923、LBWA0ZZ2DS
    1、描述:2EA型是一款基于CYW55573组合芯片组的小型超高性能模块,支持Wi-Fi802.11a/b/g/n/AC/ax2×2MIMO蓝牙5.3BR/EDR/le高达1.2Gbps的Wi-FiPHY数据速率和3Mbps的传统蓝牙PHY数据速率(EDR)以及2Mbps的PHY蓝牙LE数据速率。WLAN部分支持PCIe3.0第二代和SDIO3.0接口,蓝牙部分支持......
  • c语言 线性搜索算法
            线性搜索被定义为一种顺序搜索算法,从一端开始,遍历列表中的每个元素,直到找到所需的元素,否则搜索将继续,直到数据集的末尾。 线性搜索算法 线性搜索算法如何工作?在线性搜索算法中:        1、每个元素都被视为该键的潜在匹配项并进行相同检查。 ......
  • java 线性搜索算法
            线性搜索被定义为一种顺序搜索算法,从一端开始,遍历列表中的每个元素,直到找到所需的元素,否则搜索将继续,直到数据集的末尾。 线性搜索算法 线性搜索算法如何工作?在线性搜索算法中:        1、每个元素都被视为该键的潜在匹配项并进行相同检查。 ......