2025年2月最新SCI-鹰鱼优化算法HawkFish Optimization Algorithm-附Matlab ...

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引言

本期先容了一种基于鹰鱼独特的性别转换行为建模的生物启发算法——鹰鱼优化算法HawkFish Optimization Algorithm,HFOA。该算法于2025年2月最新发表在JCR2区,中科院3区SCI期刊Electronics


鹰鱼在环境刺激下表现出一种独特的性别变革现象,特别是食物资源的存在或缺乏。在某些情况下,当一只鹰鱼经历了长期的食物短缺,它可能会经历从雌性到雄性的性别变革,以进步其繁殖前景。在充足的食物供应(d(t) >0)下,鹰鱼种群将达到一种平衡状态,其特性是雌性与雄性的比例固定,分别记为p(t)和q(t),并随时间保持不变。在食物短缺的情况下(d(t) = 0),预计性别变革的速度将加快,导致鹰鱼种群从以雌性为主逐渐变革为以雄性为主。



1. 初始化:和其他群优化算法一样,接纳随机初始化


2. 鱼运动。每条鱼的运动由以下方程决定:


3. 动态鱼群聚集。设鱼的位置向量表示为X = {x1, x2,…,xN},其中xi是第i条鱼的位置。
间隔矩阵:盘算间隔矩阵D


聚类算法:利用基于欧几里得的基于间隔的聚类将X划分为k个簇


鱼群领头:


动态更新:周期性地重新盘算聚类,以适应鱼群在搜索空间中不断变革的分布
鱼的学习:一个亚种群中的每条鱼都用下面的公式向它的邻居学习


更新步长和方向向量:每条鱼的步长和方向矢量利用以下公式更新


HFOA伪代码:


 
将该算法的性能经过了包括CEC/GECCO 2019套件在内的基准问题的严格评估,并应用于焊接梁和拉伸/压缩弹簧计划等现实世界的工程挑衅。该方法在收敛速度、精度息争质量方面始终优于现有算法。结果表明,该算法在探索未知搜索空间息争决复杂优化任务方面的服从很高,使其成为需要高精度和优化服从的各种范畴的有前途的工具。


参考文献

Alkharsan, A.; Ata, O. HawkFish Optimization Algorithm: A Gender-Bending Approach for Solving Complex Optimization Problems. Electronics 202514, 611. https://doi.org/10.3390/electronics14030611.

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HawkFish-Optimization-main.zip


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