【智能算法】蜜獾算法（HBA）原理及实现

目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献

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1.背景

2021年，FA Hashim等人受到自然界中蜜獾狩猎行为启发，提出了蜜獾算法（(Honey Badger Algorithm，HBA）。

2.算法原理 2.1算法思想

蜜獾以其独特的狩猎方式而闻名，它利用嗅觉定位猎物，通过挖掘来捕获目标。虽然蜜獾喜欢蜂蜜，但并不擅长找到蜂巢。与此不同的是，蜂蜜向导鸟擅长定位蜂巢，却无法获得蜂蜜。因此，蜜獾会依靠蜂蜜向导鸟的帮助找到蜂巢，并与其共享收获。HBA主要分为挖掘阶段和采蜜阶段。

2.2算法过程

定义强度：

蜜獾的嗅觉强度不仅与猎物的集中强度有关，还与猎物和蜜獾之间的距离有关。Ii是猎物的气味强度，气味强度越高，蜜獾运动越快: I i = r 2 × S 4 π d i 2 S = ( x i − x i + 1 ) 2 d i = x p rey − x i (1) \begin{aligned}I_i&=r_2\times\frac{S}{4\pi d_i^2}\\S&=(x_i-x_{i+1})^2\\d_i&=x_{p\text{rey}} - x_i\end{aligned}\tag{1} Ii​Sdi​​=r2​×4πdi2​S​=(xi​−xi+1​)2=xprey​−xi​​(1)

更新密度因子:

密度因子w控制时变随机化，以确保勘探到开发的平稳过渡。当更新随着迭代次数减少时，密度因子w也会减少随机化: w = C exp ⁡ ( − t t m a x ) (2) w=\text{C}\exp(\frac{-t}{t_{\mathrm{max}}})\tag{2} w=Cexp(tmax​−t​)(2)

挖掘阶段：

在挖掘阶段，蜜獾运动范围类似于心形： X n e n , = x p r e y + F × β × I × x p r e y + F × r 3 × w × d i × ∣ cos ⁡ ( 2 π r 4 ) × [ l − cos ⁡ ( 2 π r 5 ) ] ∣ (3) \begin{aligned} X_{nen}, =x_{prey}+F\times\beta\times I\times x_{prey}+F\times r_{3}\times w\times d_{i}\times |\cos(2\pi r_{4})\times[\text{l}-\cos(2\pi r_{5})]| \end{aligned}\tag{3} Xnen​,=xprey​+F×β×I×xprey​+F×r3​×w×di​×∣cos(2πr4​)×[l−cos(2πr5​)]∣​(3) 其中 x p r e y x_{prey} xprey​是猎物的全局最优位置， β \beta β是蜜獾获取食物的能力。F是改变搜索方向参数： F = { 1 i f − 1 e l s e , r 6 ≤ 0.5 (4) F=\begin{cases}1&if\\-1&else,\end{cases}r_6\leq0.5\tag{4} F={1−1​ifelse,​r6​≤0.5(4)

采蜜阶段：

蜜獾跟随导蜜鸟找到蜂巢： x n e w = x p v e y + F × r 7 × w × d i (5) x_{new}=x_{pvey}+F\times r_{7}\times w\times d_{i}\tag{5} xnew​=xpvey​+F×r7​×w×di​(5)

伪代码：

3.结果展示

4.参考文献

[1] Hashim F A, Houssein E H, Hussain K, et al. Honey Badger Algorithm: New metaheuristic algorithm for solving optimization problems[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2022, 192: 84-110.