黏菌算法原理目錄CATALOGUE02.接近食物階段04.抓取食物階段05.黏菌算法流程01.03.包圍食物階段黏菌算法基礎原理01黏菌算法基礎原理PART黏菌算法（SlimeMouldAlgorithm，SMA）是2020年由Li等提出的一種新型元啟發(fā)算法，其主要模擬了自然界中黏菌覓食過程中的行為和形態(tài)變化。黏菌算法簡介黏菌是一種生活在潮濕寒冷環(huán)境中的真核生物，其營養(yǎng)的攝取主要來源于外界有機物，當黏菌接近食物源時，會通過生物振蕩器產生傳播波來增加細胞質流量。與其他智能優(yōu)化算法相比，黏菌算法具有原理簡單、調節(jié)參數少、尋優(yōu)能力強、便于實現等優(yōu)點。010302黏菌算法基礎原理食物濃度越高，生物振蕩器產生的傳播波也就越強，則細胞質流動越快，黏菌算法模擬了黏菌的捕食行為，實現了智能尋優(yōu)。黏菌優(yōu)化算法用數學模型模仿黏菌覓食行為和形態(tài)變化，SMA算法包括三個階段，分別為接近食物階段、包圍食物階段和抓取食物階段。0405生物振蕩器的作用黏菌算法的優(yōu)勢黏菌優(yōu)化算法的階段黏菌的捕食行為02接近食物階段PART接近食物階段逼近食物源的行為迭代更新位置隨機擾動項圓形與扇形結構運動微調位置在尋找食物的過程中，黏菌能夠通過空氣中的氣味逐漸逼近食物源，這種逼近行為通過特定的公式來描述。在每次迭代中，黏菌會根據食物濃度最高的位置、隨機選擇的黏菌個體以及其他因素來更新自己的位置。公式中的r是一個介于0和1之間的隨機數字，它起到了隨機擾動的作用，使得黏菌在搜索過程中具有一定的隨機性。r的作用是在任意角度形成搜索向量，即黏菌在任意方向上搜索解空間，從而增加找到最優(yōu)解的可能性。通過r、和W的微調，公式更好地模擬了黏菌在接近食物時的圓形與扇形結構運動，這是一種高效的搜索策略。接近食物階段03包圍食物階段PART包圍食物階段包圍食物階段收縮模式包圍食物階段模擬了黏菌靜脈組織的收縮模式，靜脈接觸的食物濃度越高，生物振蕩器產生的傳播波越強，細胞質流動越快，靜脈越厚。位置調整方程模擬了黏菌重量和食物濃度之間的正負反饋過程，log函數用于減緩數值變化率，穩(wěn)定收縮頻率，condition部分模擬了黏菌根據食物濃度調整位置的過程。權重更新食物濃度越高，區(qū)域附近的黏菌權重越大；如果食物濃度較低，黏菌會轉向搜索其他區(qū)域，該區(qū)域黏菌權重較小，圖1.2是黏菌適應度值的可視化圖。位置更新基于上述原理，本階段更新黏菌位置的數學公式為（1.4），其中，rand和r表示在0到1內生成的隨機值，ub和lb分別表示搜索空間的上界和下界，z用來權衡搜索與開發(fā)階段的參數。04抓取食物階段PART抓取食物階段抓取食物階段利用生物振蕩器產生的傳播波改變靜脈中的細胞質流動，通過vb、vc和W模擬黏菌靜脈寬度的變化與黏菌的震蕩頻率。參數更新規(guī)則參數線性遞減在抓取食物階段，需要根據當前迭代次數t、最大迭代次數T以及適應度值的前一半個體來更新參數vb、vc和W。參數vb和vc的范圍是從1線性遞減到0，而參數W的更新公式與接近食物階段相同，用于模擬黏菌在尋找食物過程中的適應性變化。12305黏菌算法流程PART黏菌算法流程算法開始時，首先需要設定相關參數并初始化種群，同時記錄下當前的適應度值，以便后續(xù)比較與更新。初始化與記錄根據當前種群的狀態(tài)，計算重量W和參數a，并利用式（1.4）對種群的位置進行更新，以探索