【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

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:
$$\begin{array}{rl}{I}_i& =r_2\times \frac{S}{4\pi d_i^2}\\ S& =(x_i-x_{i+1}{)}^2\\ d_i& =x_{p\text{rey}}-x_i\end{array}\text{\hspace{1em}(1)}$$

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:
$$w=\text{C}\exp (\frac{-t}{t_{\max }})\text{\hspace{1em}(2)}$$

挖掘阶段：

在挖掘阶段，蜜獾运动范围类似于心形：
$$\begin{array}{r}{X}_{nen},=x_{prey}+F\times \beta \times I\times x_{prey}+F\times r_3\times w\times d_i\times |\cos (2\pi r_4)\times [\text{l}-\cos (2\pi r_5)]|\end{array}\text{\hspace{1em}(3)}$$

其中$x_{prey}$是猎物的全局最优位置，$\beta$是蜜獾获取食物的能力。F是改变搜索方向参数：
$$F=\{\begin{array}{ll}1& if\\ -1& else,\end{array}{r}_6\le 0.5\text{\hspace{1em}(4)}$$

采蜜阶段：

蜜獾跟随导蜜鸟找到蜂巢：
$$x_{new}=x_{pvey}+F\times r_7\times w\times d_i\text{\hspace{1em}(5)}$$

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.