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河马优化算法#xff08;Hippopotamus optimization algorithm#xff0c;HO#xff09;由Amiri等人于2024年提出的一种模拟自然界中河马觅食行为的新型群体智能优化算法。该算法由Mohammad Hussein Amiri等人于2024年2月发表在Nature旗下子刊《Scientifi…一、河马优化算法
河马优化算法Hippopotamus optimization algorithmHO由Amiri等人于2024年提出的一种模拟自然界中河马觅食行为的新型群体智能优化算法。该算法由Mohammad Hussein Amiri等人于2024年2月发表在Nature旗下子刊《Scientific Reports》上。
HO算法的灵感来源于河马生活中的三种突出行为模式幼河马由于好奇心而偏离群体的倾向河马的防御性行为当受到捕食者攻击或其他生物侵入领地时触发河马逃离捕食者的行为。HO算法通过自适应地调整搜索空间的分辨率和搜索速度以快速而准确地找到最优解具有收敛速度快、求解精度高等特点。
一算法流程 初始化在HO算法中河马代表优化问题的候选解每个河马在搜索空间中的位置更新代表决策变量的值。 位置更新HO算法使用了一个三阶段模型结合了河马在河流或池塘中的位置更新、对捕食者的防御策略和逃避方法。这个模型数学上被定义并且通过这个模型来更新河马的位置。 防御和逃避当河马受到攻击时它们会展现出防御行为通过旋转身体面向攻击者并张开有力的下颌。如果防御行为无效或者河马不够强大它们会以大约30公里/小时的速度快速撤退通常向附近的水体移动如池塘或河流。 迭代更新在每次迭代中根据优化问题的目标函数值更新河马的位置直到满足停止条件如最大迭代次数或预设的目标函数值。 参考文献
[1]Amiri, Mohammad Hussein, et al. “Hippopotamus Optimization Algorithm: a Novel Nature-Inspired Optimization Algorithm.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Springer Science and Business Media LLC, Feb. 2024, doi:10.1038/s41598-024-54910-3. 原文链接https://blog.csdn.net/2401_82411023/article/details/136414874
二、多目标河马优化算法
针对单目标优化问题河马优化算法已显示出其有效性。然而在面对多目标优化问题时需要一种能够同时处理多个冲突目标的算法。因此本文提出多目标河马优化算法Multi-objective Hippopotamus optimization algorithm, MOHOA。MOHOA是HO算法的多目标扩展它能够有效地解决多目标优化问题。
为了评估MOHOA的性能我们将其应用于一组标准的基准测试函数这组函数包括ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4和ZDT6。这些函数在测试多目标优化算法的效率方面被广泛采用。此外为了全面评估算法的收敛性和解的多样性我们使用了六种不同的性能度量指标GD、IGD、HV、Spacing、Spread和Coverage。通过这些指标的综合分析我们可以有效地评估该算法在处理多目标优化问题时的整体性能。 MOHOA算法的执行步骤可以描述如下 初始种群的生成算法首先随机生成一个初始种群其中每个个体象征着一个可能的解决方案。 个体的评估与筛选算法对初始种群中的个体进行评估并根据特定的标准筛选出合适的个体。 新个体的产生通过配对操作从筛选后的个体中生成新的子代个体。 环境选择过程算法通过环境选择机制对新产生的子代个体进行评估以确定哪些个体将进入下一代。 终止条件的判断算法会持续进行迭代直到满足预设的终止条件这些条件可能包括达到最大迭代次数或解决方案的质量达到既定标准。 近似Pareto解集的形成当满足终止条件后最后一次环境选择中保留的个体将构成近似的Pareto解集。
在这一过程中环境选择机制扮演着至关重要的角色。它负责从子代个体中挑选出能够支配其他个体或与其他个体互不支配的精英个体。这些精英个体代表了当前种群中的最优质解。随着算法的不断迭代每次迭代都能选出新的精英个体最终能够逼近问题的最优解。
2.1、六种性能评价指标介绍 GDGenerational Distance世代距离 GD指标用于评价获得的帕累托前沿PF和最优帕累托前沿之间的距离。对于每个属于PF的解找到与其最近的最优帕累托前沿中的解计算其欧式距离GD为这些最短欧式距离的平均值。GD值越小代表收敛性越好找到的PF与最优帕累托前沿越接近。 IGDInverted Generational Distance逆世代距离 IGD与GD相似但同时考虑了多样性和收敛性。对于真实的最优帕累托前沿中的每个解找到与其最近的PF中的解计算其欧式距离取平均值而不需开方。如果PF的数量大于最优帕累托前沿的数量那么IGD就能最完整地表达PF的性能IGD值越小代表算法多样性和收敛性越好。 HVHypervolume超体积 HV也称为S metric用于评价目标空间被一个近似集覆盖的程度是最为普遍的一种评价指标。需要用到一个参考点HV值为PF与参考点之间组成的超立方体的体积。HV的比较不需要先验知识不需要找到真实的帕累托前沿。如果某个近似集A完全支配另一个近似集B那么A的超容量HV会大于B因此HV完全可以用于Pareto比较。 Spacing Spacing是衡量算法生成的非支配解集中各个解之间平均距离的指标。Spacing值越小表示解集内部的解越密集多样性越高。 Spread Spread指标衡量算法生成的非支配解集在Pareto前沿上的分散程度。高的Spread值意味着解集在前沿上分布得更均匀没有聚集在某个区域。 Coverage Coverage指标衡量一个算法生成的Pareto前沿覆盖另一个算法生成的Pareto前沿的比例。如果算法A的Coverage指标高于算法B那么意味着算法A生成的Pareto前沿在某种程度上包含了算法B生成的Pareto前沿。
2.2、部分MATLAB代码
%% 参数说明
%testProblem 测试问题序号
%Name 测试问题名称
%dim 测试问题维度
%numObj测试问题目标函数个数
%lb测试问题下界
%ub测试问题上界
%SearchAgents_no 种群大小
%Max_iter最大迭代次数
%Fbest 算法求得的POF
%Xbest 算法求得的POS
%TurePF 测试问题的真实pareto前沿
%Result 评价指标随迭代次数的变化值
testProblem2;
[Name,dim,numObj,lb,ub]GetProblemInfo(testProblem);%获取测试问题的相关信息
SearchAgents_no200;%种群大小
Max_iter200;%最大迭代次数
[Fbest,Xbest,TurePF,Result] MOHOA(Max_iter,SearchAgents_no,Name,dim,numObj,lb,ub);%算法求解
2.3、部分结果 三、完整MATLAB代码
见下方名片
