智能优化算法：共生生物搜索算法 - 附代码

本文主要是介绍智能优化算法：共生生物搜索算法 - 附代码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

智能优化算法：共生生物搜索算法

摘要：共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search， SOS)于2014年，提出的一种基于生物学中共生现象的启发式搜索算法。该算法具有控制参数少、操作简单、容易实现、稳定性好且优化能力强的特点。

1.SOS算法原理

SOS 模拟了自然界中的个体间交互行为 。共生指两种或多种不同生物物种之间的长期相互作用，可以是两个个体完全依赖，也可以是个体有选择地生活在一起使彼此都能获益，或是某个体寄生于另一个体中。SOS 算法主要分为互利阶段、共栖阶段和寄生阶段，其基本原理为：

1.1 互利阶段

个体$X_i$被认为是生态系统的第 $i$ 个成员。另一个体$X_j$从生态系统中随机选择以用来和$X_i$交互。在生态系统中，两个个体都保持着交互关系。$X_i$和$X_j$在交互后的更新公式分别由(1)和(2)表示，其中互利向量$R_{MV}$的表达式如式(3)所示:
$$X_i^{new}=X_i+rand(0,1)\ast (X_{best}-R_{MV}\ast b{f}_1)\text{\hspace{1em}(1)}$$

$$X_j^{new}=X_j+rand(0,1)\ast (X_{best}-R_{MV}\ast b{f}_2)\text{\hspace{1em}(2)}$$

$$R_{MV}=(X_i+X_j)/2\text{\hspace{1em}(3)}$$

式中,$R_{MV}$代表了$X_i$和$X_j$的交互关系； $rand(0,1)$是[0,1]间的随机数；$X_{best}$为最优个体；$b{f}_1$和$b{f}_2$为利益因子，代表着个体从相互关系中获得的利益水平。$b{f}_1$和$b{f}_2$的值可以随机选择为 1 或 2，表示可能得到部分受益或完全受益。

1.2 共栖阶段

指从生态系统中随机选择一个单独的$X_j$与$X_i$交互，这种交互使得$X_i$受益，而$X_j$既不受益也不受到伤害。由这种相互作用产生的新个体则用式(4)所描述：
$$X_i^{new}=X_i+rand(-1,1)\ast (X_{best}-X_j)\text{\hspace{1em}(4)}$$
其中，$X_{best}-X_j$表示$X_j$对$X_i$提供的好处，即$X_j$帮助$X_i$提高对生态系统的适应程度。

1.3 寄生阶段

从生态系统中选取$X_i$作为寄生向量，利用随机向量对自身进行复制和修改，生成变异载体$R_{PV}$。如果变异载体比宿主$X_i$具有更好的适应值，它可能会破坏宿主并将其替代，若相反则说明宿主对变异载体具有免疫性从而被保留下来，变异载体被淘汰，具体如式(5)和(6)所示：
$$R_{PV}=X_i\text{\hspace{1em}(5)}$$

$$R_{PV}(pick)=rand(1,length(pick))\ast (ub(pick)-lb(pick))+lb(pick)\text{\hspace{1em}(6)}$$

其中： pick 为变异体， ub 为搜索上界， lb 为搜索下界

算法步骤

step1.设置参数，初始化种群

step2.计算适应度值，更新最优位置

step3.种群整体进行互利阶段更新

step4.种群整体进行共栖阶段更新

step5.种群整体进行寄生操作

step6.计算适应度值

step7.判断是否满足停止条件，如果满足则输出最优值,否则重复执行step2-7。

2.实验结果

3.参考文献

[1]贾鹤鸣,李瑶,姜子超,孙康健.基于改进共生生物搜索算法的林火图像多阈值分割[J/OL].计算机应用:1-9[2021-01-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.TP.20201209.1623.022.html.

[1] CHENG M Y, PRAYOGO D. Symbiotic Organisms Search: A new metaheuristic optimization algorithm [J]. Computers & Structures, 2014, 139: 98-112.

4.Matlab代码

算法相关应用

名称	说明或者参考文献
基于共生生物算法的无线传感器网(WSN)覆盖优化	https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/109262039（原理一样，只是优化算法用共生生物算法）
基于共生生物算法的3D无线传感器网(WSN)覆盖优化	https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/113834323（原理一样，只是优化算法用共生生物算法）

5.python代码

个人资料介绍

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