2025年8月SCI-袋鼠逃生优化算法Kangaroo Escape Optimizer-附Matlab免费代码

引言

近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的创新算法——袋鼠逃生优化算法Kangaroo Escape Optimizer, KEO。灵感来自于袋鼠在不可预测的环境中生存驱动的逃生策略，于2025年8月最新发表在JCR 1区，中科院2区 SCI 期刊 Fractal and Fractional。

这是一种仿生元启发式优化技术，模仿了袋鼠在野外的生存本能和逃避行为。利用袋鼠的本能反应——比如在威胁下迂回，跳远躲避捕食者，以及使用诱饵——算法有效地平衡了搜索空间中的探索和开发。在建模的关键行为要素包括：
(1)之字形运动：不稳定地改变方向以躲避捕食者；
(2)跳远：大而快速的动作，以逃离恶劣的条件；
(3)诱饵投放：误导战术，以混淆威胁和保持多样性；
(4)基于能量的决策：基于内部能量动态的自适应策略，受混沌的影响。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。

2. 袋鼠的适应性能量：提出了一个混沌逻辑映射来模拟袋鼠在迭代过程中的能量水平波动。这模仿了现实世界的生物节律和环境压力：

3. 策略1：通过Zigzagging逃跑：当能量不足时，袋鼠会进行之字形运动来探索周围的区域。这是通过将它们的方向矢量随机旋转一个角度来建模的

在式(5)中，U被定义为垂直于指向当前最优解的向量Vj的单位向量。包含这个垂直分量很重要，因为它允许算法创建之字形运动而不是直线路径，有效地模仿袋鼠不可预测的逃避行为，并帮助搜索摆脱局部最优。另外，Vj为全局最优（XLeader）的方向向量，定义如下，U为正交单位向量

因此，袋鼠的新位置如下

4. 策略2：通过跳远逃生：有了更高的能量，袋鼠可以进行远距离跳跃，探索遥远的搜索空间

5. 策略3：安全区域搜索与诱饵投放：在没有直接威胁的情况下，袋鼠会寻找安全和资源丰富的地区。这一过程由以下三种模式之一指导：
(i)探索模式——随机选择一个袋鼠位置；
（ii）开发模式——选择局部最优位置；
（iii）深度开发模式——使用全球最佳模式。更新规则集成了一个诱饵丢弃掩码

算法流程图：

原文作者将所提算法应用于电网负荷频率控制的分数阶比例积分导数（PID）控制器的参数优化。设计的基于分数阶PID控制器的优化通过将分数阶微积分引入积分和导数项，扩展了传统PID，允许更灵活和精确的控制动力学。这种增加的灵活性增强了鲁棒性和调谐能力，特别适用于复杂和不确定的系统，如现代电力系统。与现有技术相比，所提出的KEO分数阶PID控制器在最坏情况下的鲁棒性提高了29.6%，多次运行的一致性提高了36%。它比神经网络算法（NNA）更快地获得最优性能，在前20次迭代中获得最佳时间绝对误差积分（ITAE）值，证明了其优越的学习率和早期搜索效率。除了LFC之外，在一个标准减速器设计问题上验证了所提出的KET的鲁棒性和通用性，证明了其优越的最优性。

参考文献

Almutairi, S.Z.; Shaheen, A.M. A Kangaroo Escape Optimizer-Enabled Fractional-Order PID Controller for Enhancing Dynamic Stability in Multi-Area Power Systems. Fractal Fract. 2025, 9, 530. https://doi.org/10.3390/fractalfract9080530

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