智能优化算法：饥饿游戏搜索算法-附代码

智能优化算法：饥饿游戏搜索算法

文章目录

• 智能优化算法：饥饿游戏搜索算法

• 1.算法原理

• 1.1 接近食物
• 1.2 饥饿角色

• 2.实验结果
• 3.参考文献
• 4.Matlab

摘要:饥饿游戏搜索算法(Hunger games search,HGS)是于2021年提出的一种新型智能优化算法，该算法是根据动物饥饿驱动活动和行为而设计的，具有寻优能力强，收敛速度快等特点。

1.算法原理

1.1 接近食物

动物接近食物的行为可以用式（1）表示：
$X(t+1)=\begin{cases} X(t)(1+randn(1)),r_1<l\\ W_1X_b+RW_2|X_b-X(t)|,r_1>l,r_2>E\\ W_1X_b-RW_2|X_b-X(t)|,r_1>l,r2<E \end{cases}\tag{1}$
其中，$R$是介于$[-a,a]$的随机数；$r_1,r_2$均为[0,1]之间的随机数；randn是满足标准正态分布的随机数；$t$为当前迭代次数；$W_1$和$W_2$表示饥饿权重；$X_b$表示全局最优位置；$X(t)$表示当前个体位置；$l$是设置的常数。$E$的计算公式如下：
$E=sech(|F(i)-BF|)\tag{2}$
其中$i\in(1,2,...,N)$，$F(i)$第$i$个个体的适应度值；$BF$是当前最优适应度值。$sech$是一个双曲函数。
$sech(x)=\frac{2}{e^x+e^{-x}} \tag{2}$
R的计算公式如下：
$R=2*a*rand-a \tag{4}$

$a=2*(1-t/Max_{iter})\tag{5}$

1.2 饥饿角色

对搜索中个体的饥饿特征进行了数学建模

$W_1$的计算如式（6）所示：
$W_1^i=\begin{cases} hungry(i)\frac{N}{SHungry}r_4,r3<l\\ 1,r3>l \end{cases}\tag{6}$
$W_2$的计算如式（7）所示： 其中，$hungry$表示每个个体的饥饿程度；$N$表示所有个体的总数；$SHungry$表示所有个体饥饿程度的总和，即$sum(hungry)$；$r_3,r_4,r_5$均为[0,1]之间的随机数。$hungry(i)$计算如下：
$hungry(i)=\begin{cases} 0,AllFitness(i)==BF\\ hungry(i)+H,else \end{cases}\tag{8}$
其中，$AllFitness(i)$表示每个个体的适应度值。$H$的计算如下：
$TH=\frac{F(i)-BF}{WF-BF}*r_6*2*(UB-LB)\tag{9}$

$H=\begin{cases} LH*(1+r),TH<LH\\ TH,else \end{cases}\tag{10}$

其中，$r_6$为[0,1]之间的随机数；$F(i)$为每个个体的适应度值；$BF$为当前最优适应度值；$WF$为当前最差适应度值；$UB$和$LB$分别表示搜索空间的上限和下限；$LH$为$H$的下界。

算法伪代码

Algorithm 1 Pseudo-code of Hunger Games Search (HGS)
Initialize the parameters N, T,l,D,SHungry
Initialize the positions of Individuals X i (i = 1,2,⋯,N)
While (t ≤ T)
Calculate the fitness of all Individuals
UpdateBF,WF,X b ,BI
Calculate the Hungry by Eq. (8)
Calculate the W 1  by Eq. (6)
Calculate the W 2  by Eq. (7)
For eachIndividuals
Calculate E by Eq. (2)
Update R by Eq. (4)
UpdatepositionsbyEq.(1)
End For
t = t + 1
End While
ReturnBF,X

2.实验结果

3.参考文献

[1] Yutao Yang, Huiling Chen, Ali Asghar Heidari, Amir H Gandomi. Hunger Games Search: Visions, Conception, Implementation, Deep Analysis, Perspectives, and Towards Performance Shifts[J]. Expert Systems with Applications, 2021, 177: 114864.

4.Matlab