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
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} IiSdi=r2×4πdi2S=(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={1−1ifelse,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.
