一、雞群優化算法(Chicken Swarm Optimization, CSO)

CSO算法是由Meng等于2014年10月在第五次國際群體智能會議(ICSI)上提出的一種新的仿生算法，CSO算法模擬了雞群的層次結構和雞群覓食行為，包括公雞、母雞和小雞，可以有效地提取雞群的智能來優化問題。CSO算法能夠簡單、快速地解決科學研究領域中的各類數值計算問題，具有收斂速度快和收斂效率高的優點。

(一)首先理想化雞的行為：

1、在雞群中，有幾個群體。每組由一只占主導地位的公雞、幾只母雞和小雞組成。

2、如何將雞群分成幾組，并確定雞(公雞、母雞和小雞)的身份，都取決于雞本身的適應值。幾個適應值最好的雞將被當作公雞，每只公雞都是一組中的領頭公雞。幾個適應值最差的雞將被指定為雛雞。其他的應該是母雞。母雞隨機選擇住在哪一組。母雞和小雞之間的母子關系也是隨機建立的。

3、群體內部的等級秩序、支配關系和母子關系保持不變。這些狀態每隔幾(G)個時間步長才更新一次。

4、雞跟著它們的同伴公雞去尋找食物，而它們可能阻止公雞吃自己的食物。假設雞會隨意偷別人已經找到的好食物。小雞在媽媽(母雞)周圍尋找食物。優勢個體在食物競爭中占優勢。

5、假設RN、HN、CN和MN分別表示公雞、母雞、雛雞和母雞的數量。最好的RN雞將被認為是公雞，而最差的CN雞將被認為是雛雞。其余的被當作母雞對待。由它們在時間步長 t 的位置xi,jt?(i∈[1,...,N]，j∈[1,...,D])描述的所有N只虛擬雞在D維空間中搜索食物。在這項工作中，最優化問題是最小問題。因此，最好的RN雞對應于RN適合度最小的雞。

(二)雞的行為

1、公雞：適合值較高的公雞比適合值較差的公雞優先獲得食物。為了簡單起見，這種情況可以用適應值較好的公雞比適應值較差的公雞在更廣泛的地方尋找食物的情況來模擬。這可以用下面的公式表示。

2、母雞：至于母雞，它們可以跟著它們的同伴公雞去尋找食物。此外，它們還會隨意偷取其他雞找到的好食物，盡管它們會受到其他雞的壓制。在爭奪食物方面，優勢更強的母雞比那些順從的母雞更有優勢。這些現象可以用數學公式表示如下。

3、小雞：小雞在母雞媽媽周圍覓食，公式如下。

算法如下：

參考文獻《A New Bio-inspired Algorithm: Chicken Swarm Optimization》——Xian-Bing Meng、Yu Liu

二、蜻蜓算法(Dragonflfly Algorithm, DA)

蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm)是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的一種新興群智能算法。Reynoldz指出三個關于蜂群體行為準則：分離度、對齊度與聚合度。分離度是指相鄰個體間保持適當距離，以免碰撞；對齊度是指速度和方向與相鄰個體對齊；聚合度是指個體飛向相鄰區域中心。蜻蜓主要目標都是生存，Seyedali Mirjalili提出五個因素影響蜻蜓算法的位置更新：分離，列隊，聚集，捕食，逃離。數學模型如下：

參考文獻：《基于蜻蜓算法的改進研究》

參考鏈接：https://www.hanspub.org/journal/paperinformation.aspx?paperid=31406

隨機游走(Random Walk)：

隨機游走就是在任意維度的空間中，一個點隨機地向任意方向前進任意長度的矩離，然后重復這個步驟。比如醉漢回家。levy flight(萊維飛行)是隨機游走的一種。研究表明很多的生物活動的軌跡，甚至是人都是符合levy flight的。

隨機游走，概念接近于布朗運動，是布朗運動的理想數學狀態。布朗運動是指懸浮在液體或氣體中的微粒所做的永不停息的無規則運動。

三、烏鴉搜索算法(Crow Search Algorithm, CSA)

CSA是一種基于人口的技術，它大概的思路就是烏鴉將多余的食物儲存在藏身之處，并在需要食物時將其取回。

介紹烏鴉的習性：烏鴉會觀察其他鳥類隱藏食物的地方，并在它們離開后偷走它。如果一只烏鴉犯了偷竊行為，它將需要采取額外的預防措施，例如移動藏身之處以避免成為未來的受害者。事實上，他們利用自己的小偷經驗來預測盜竊者的行為，并且可以確定最安全的方法來保護他們的藏物處不被盜。

基于上述智能行為，開發了基于人口的元啟發式算法CSA。CSA的原則如下：

1.烏鴉以群居的形式生活。

2.烏鴉記住了它們藏食物的位置。

3.烏鴉跟著領導者做偷取食物。

4.烏鴉保護他們的藏物處一定概率下不被偷竊。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_41246729/java/article/details/82390511

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總結

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