目录
1.背景
2021年，Naruei等人受到野马自然社会行为启发，提出了野马优化算法（Wild horse optimization,WHO）。
2.算法原理
2.1算法思想
WHO来源于野马的社会生活行为，主要包括小马驹的放牧行为、马的交配行为、种马群体的领导、以及各种群领导者的选拔行为。
2.2算法过程
小马驹的放牧行为：
小马驹通常大部分时间都在群体附近吃草，把种马视为放牧区域的中心，群体其他成员在不同半径的引线周围进行移动和探索：
x
i
,
G
j
‾
=
2
Z
cos
(
2
π
R
Z
)
×
(
S
t
a
l
l
i
o
n
j
−
x
i
,
G
j
)
+
S
t
a
l
l
i
o
n
j
(1)
\overline{x_{i,G}^j}=2Z\cos\left(2\pi RZ\right)\times\left(Stallion^j-x_{i,G}^j\right)+Stallion^j\tag{1}
xi,Gj=2Zcos(2πRZ)×(Stallionj−xi,Gj)+Stallionj(1)
R是[-2,2]内的随机数，它可以使马驹以不同角度进行放牧，参数Z表述为：
Z
=
R
2
∙
I
D
X
+
R
⃗
3
∙
(
−
I
D
X
)
(2)
Z=R_{2}\bullet IDX+\vec{R}_{3}\bullet(-IDX)\tag{2}
Z=R2∙IDX+R
3∙(−IDX)(2)
马的交配行为：
当小马驹成熟后，会离开自己所在的群组进行交配行为：
X
G
,
K
P
=
C
r
o
s
s
o
v
e
r
(
X
G
,
i
q
,
X
G
,
j
)
,
i
≠
j
≠
k
,
q
=
z
=
e
n
d
(3)
X_{_{G,K}}^{P}=Crossover\Big(X_{G,i}^{q},X_{_{G,j}}\Big),i\neq j\neq k,q=z=end\tag{3}
XG,KP=Crossover(XG,iq,XG,j),i=j=k,q=z=end(3)
集体领导：
群体领导者需要带领种群走向最佳栖息地，如果当前种群占主导地位，则可以使用栖息地，否则必须远离：
S
t
a
l
l
i
o
n
‾
G
i
=
{
2
Z
cos
(
2
π
R
Z
)
×
(
W
H
−
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
)
+
W
H
,
i
f
R3>0.5
2
Z
cos
(
2
π
R
Z
)
×
(
W
H
−
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
)
−
W
H
,
i
f
R3
≤
0.5
(4)
\overline{Stallion}_{G_i}=\begin{cases}2Z\cos(2\pi RZ)\times(WH-Stallion_{G_i})+WH,if&\text{R3>0.5}\\2Z\cos(2\pi RZ)\times(WH-Stallion_{G_i})-WH,if&\text{R3}\le0.5\end{cases}\tag{4}
StallionGi={2Zcos(2πRZ)×(WH−StallionGi)+WH,if2Zcos(2πRZ)×(WH−StallionGi)−WH,ifR3>0.5R3≤0.5(4)
领导者交流与选拔：
随机选择领导者，确保算法的随机性质，后期如果成员有更好的适应度值则进行交换身份：
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
=
{
X
G
,
i
,if cost
(
X
G
,
i
)
<
(
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
)
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
,
i
f
cost
(
X
G
,
i
)
>
(
S
t
a
l
l
i
o
n
G
i
)
(5)
Stallion_{G_i}=\begin{cases}XG,i&\text{,if cost}(X_{G,i})\text{<}(Stallion_{G_i})\\Stallion_{G_i},if&\text{cost}(X_{G,i})\text{>}(Stallion_{G_i})\end{cases}\tag{5}
StallionGi={XG,iStallionGi,if,if cost(XG,i)<(StallionGi)cost(XG,i)>(StallionGi)(5)
伪代码：
3.结果展示
4.参考文献
[1] Naruei I, Keynia F. Wild horse optimizer: A new meta-heuristic algorithm for solving engineering optimization problems[J]. Engineering with computers, 2022, 38(Suppl 4): 3025-3056.
标签：cos,野马,R3,WHO,Stallion,RZ,WH,算法,智能算法 From： https://blog.csdn.net/Logic_9527/article/details/137032473