沙猫群优化算法(SCSO)是受自然界沙猫行为的启发而提出的。沙猫的两个主要活动是觅食和攻击猎物。该算法的灵感来自沙猫的特殊特征,即能够检测低频噪声。无论是在地面上还是在地下,沙猫都能找到猎物,这得益于它们非凡的特征。由于这个重要的特征,它可以很快地找到并抓住猎物。 2.1.1 初始化 该算法是一种基于种群的方法,将相关结构定义为向
本研究提出了一种新的元启发式算法,称为沙猫群优化(SCSO),该算法模拟了试图在自然界中生存的沙猫行为。这些猫能够检测到低于 2 kHz 的低频,并且还具有令人难以置信的挖掘猎物的能力。受这两个特征的启发,所提出的算法由两个主要阶段(搜索和攻击)组成。该算法以平衡的方式控制勘探和开发阶段的过渡,在以较少的参...
摘要:沙猫群优化算法(Sand Cat Swarm Optimization,SCSO)是由Amir Seyyedabbasi和Farzad Kiani于2022年提出的一种新的元启发式算法,该算法是一种模仿自然界中沙猫生存行为的智能优化算法。 1.沙猫群优化算法基本原理 沙猫(Felis margarita)是哺乳动物科的一种猫科动物,生活在中亚撒哈拉、非洲撒哈拉、阿拉伯半岛等多沙...
在算法的“攻击”阶段，我们进一步探讨如何计算最优位置与当前位置之间的距离。这可以通过等式5来实现。在沙丘猫群优化算法中，"攻击"阶段通过计算位置间距离，利用角度随机选择实现全局最优解的捕捉。同时，我们假设沙丘猫的灵敏度范围呈现为一个圆形区域，这样，移动的方向就可以通过在这个圆上随机选择一个角度来确定。
SCSO算法的核心是基于群体的方法，将问题解表示为向量形式。在d维优化问题中，沙猫通过1×d数组描述，适应度由待解决问题的适应度函数计算得出。初始化阶段，根据问题规模创建沙猫种群，计算适应度。探索阶段，通过参数R控制，当|R|>1时沙猫开始搜索猎物，依赖于低频噪声检测。假设沙猫的灵敏度范围为0至2...
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沙猫群算法(Sandcat Algorithm)是一种启发式优化算法,灵感来自沙漠中猫类动物(如沙狐、沙猫等)寻找食物的行为。这种算法特别适合解决路径规划问题,比如在无人机、机器人或车辆导航中寻找最优路径。以下是沙猫群算法在路径规划中的基本原理: 初始化群体:在搜索空间内随机生成一定数量的沙猫个体,每个沙猫个体代表一种可...
利用沙猫群算法具有收敛速度快、计算效率高、不易陷入局部最优、适用于多维优化求解问题等特点,引入外部储存集和非支配排序等方式,将沙猫群算法改进为多目标算法,从而解决配电网无功优化的多目标问题,并在测试函数中验证了MOSCSO优越性. 为解决...
【车间调度】基于matlab沙猫群算法SCSO求解零空闲流水车间调度问题NIFSP【含Matlab源码 7974期】 985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信; (2)代码运行版本 Matlab 2019b (3)其他仿真咨询 1 完整代码包运行+运行有问题可咨询 2 期刊或论文复现; 3 程序定制; 4 期刊写作或指导...