2024年11月一区SCI-逃离优化算法Escape Algorithm-附Matlab免费代码

引言

本期介绍了一种受人群疏散行为的启发的元启发式优化算法，称为逃离优化算法Escape Algorithm，ESC。该算法于2024年11月最新发表在JCR1区，中科院2区Top SCI期刊 Artificial Intelligence Review。

ESC的灵感来自于人们在紧急疏散期间的行为。本节解释人群疏散系统的背景，以及这些行为如何启发ESC算法的设计。通过模拟人群中个体的不同反应——冷静、羊群效应和恐慌，ESC算法在解决复杂优化问题时有效地平衡了探索和利用。。

1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化：

初始化总体后，使用适应度函数f评估每个个体的适应度（fi = f(xi)）。然后根据适应度按升序对群体进行排序，将最优秀的个体存储在精英池E中，该参数表示群体发现的潜在安全出口的数量。

2.ESC算法对迭代过程进行建模，以反映疏散过程中人群行为的演变。该算法根据疏散过程中不同的行为反应，将个体的动作分为冷静、随大流或恐慌三类。恐慌指数：

3.探索阶段。冷静组更新：

随大流组更新：

恐慌组更新：

4.开发阶段：算法过渡到开发阶段，此时所有个体都被认为是平静的。重点转移到基于迄今为止确定的最佳解决方案的微调位置。在这个阶段，个体通过靠近精英池的成员来优化自己的位置，精英池代表了可能的安全出口和在之前迭代中确定的最佳解决方案，以及从群体中随机选择的个体。

参考文献

Ouyang, K., Fu, S., Chen, Y. et al. Escape: an optimization method based on crowd evacuation behaviors. Artif Intell Rev 58, 19 (2025). https://doi.org/10.1007/s10462-024-11008-6.

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