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2025年优化算法：多策略改进蛇优化算法（ Improved Snake Optimizer，ISO）

news 2025/10/14 12:25:47

多策略改进蛇优化算法（ISO）的相关论文发表在期刊“Journal of Bionic Engineering”

01.引言

蛇优化器（SO）作为一种模拟蛇类交配行为的元启发式算法，近年来在全局数值优化和工程应用中展现出强大潜力。然而，其探索阶段的随机性缺陷与孵化过程的低效性，导致收敛速度慢、解质量受限。面对高维、非线性、多模态的现代工程难题，传统SO如同「盲眼巨蟒」——虽具力量，却失精准。

为此，提出多策略改进蛇优化器，通过三重创新突破SO的生物学局限：

多策略探索算子：融合随机搜索与定向开发，引入全局精英信息与对立种群交互
种群拥挤自适应孵化：基于维度级分布特征动态调整个体再生策略
序列二次规划局部搜索：嫁接数学优化利器，强化局部极值挖掘能力

02.算法原理简介及算法实现流程（文末附代码）

一、生物灵感与算法瓶颈

蛇优化器的核心灵感源于蛇类的温度驱动行为模式：

低温觅食（探索阶段）：随机搜索食物源（全局空间）
高温趋食（开发阶段）：向最优食物源移动（局部开发）
战斗/交配模式：个体竞争与基因重组
孵卵机制：劣解替换与种群更新

然而，SO存在两大本质缺陷：

探索阶段随机性过强：仅依赖当前子种群随机个体，忽视全局精英信息与对立种群交互，导致搜索方向盲目
孵卵过程低效：随机再生劣解个体，未考虑种群分布特征，浪费计算资源

二、MISO核心创新：三重策略融合

1. 多策略探索算子——【蛇群协同狩猎】

策略结构：

第一策略：保留原SO随机搜索（Eq.5-6）

第二策略：当前个体邻域精细搜索（Eq.21-22）

第三策略：改进型"current-to-pbest/1"策略（Eq.25-26）

创新点：

引入全局精英个体（x_pbest）引导搜索方向
融合对立种群随机个体（x_rand,opposite）扩大搜索范围
通过竞争选择机制（Eq.27-28）保留最优候选解

2. 种群拥挤自适应孵化——「智能蛋巢调控」

种群拥挤度计算：

孵化策略切换：

高拥挤维度（PC_j > H）：采用开发策略（Eq.32-33）

向最优个体靠拢（加速收敛）

向最差个体反向搜索（逃离局部极值）

低拥挤维度（PC_j ≤ H）：采用探索策略（Eq.34-35）

保守随机搜索（保持多样性）

最差个体信息利用（边界探索）

3. 序列二次规划局部搜索——「数学手术刀」

将非线性约束优化问题转化为二次规划子问题（Eq.39）：

通过牛顿迭代步长调整，实现对最优解区域的精细挖掘

03.本文代码效果图

04.部分代码

function [ fval,Xfood,gbest_t] = ISO(N,T,lb,ub,dim,fobj)
%initial 
vec_flag=[1,-1];
Threshold=0.25;
Thresold2= 0.6;
C1=0.5;
C2=.05;
C3=2;
%  Strategy 1: Multi-strategy chaotic system(MSCS)
% % Initialization 
if length(lb)<2
X=lb+MSCS(N,dim)*(ub-lb);
else 
X=repmat(lb,N,1)+MSCS(N,dim).*repmat((ub-lb),N,1);%eq.(10)
end
for i=1:Nfitness(i)=fobj(X(i,:)); 
end
Trajectories=zeros(N,T);
position_history=zeros(N,T,dim);
fitness_history=zeros(N,T);
[GYbest, gbest] = min(fitness);
Xfood = X(gbest,:);
%Diving the swarm into two equal groups males and females
Nm=round(N/2);%eq.(1)
Nf=N-Nm;
Xm=X(1:Nm,:);
Xf=X(Nm+1:N,:);
fitness_m=fitness(1:Nm);
fitness_f=fitness(Nm+1:N);
[fitnessBest_m, gbest1] = min(fitness_m);
Xbest_m = Xm(gbest1,:);
[fitnessBest_f, gbest2] = min(fitness_f);
Xbest_f = Xf(gbest2,:);
for t = 1:TPositions=[Xm;Xf];for i=1:size(Positions,1)position_history(i,t,:)=Positions(i,:);Trajectories(:,t)=Positions(:,1);fitness_history(i,t)=fobj(Positions(i,:));endTemp=exp(-((t)/T));  %eq.(2) Q=C1*exp(((t-T)/(T)));%eq.(3)   if Q>1        Q=1;    end  % Exploration Phase (no Food)  
if Q<Thresholdfor i=1:Nm%Strategy 1: MSCS lb_ap=lb(1)/t;ub_ap=ub(1)/t;z = rand(1, 1);z = sin(pi*(  z .* (1 - z)+ sin(pi * z))); %eq.(13)for j=1:1:dimrand_leader_index = floor(Nm*rand()+1);X_randm = Xm(rand_leader_index, :);flag_index = floor(2*rand()+1);Flag=vec_flag(flag_index);Am=exp(-fitness_m(rand_leader_index)/(fitness_m(i)+eps));Xnewm1(i,j)=X_randm(j)+Flag*C2*Am*((ub(1)-lb(1))*rand+lb(1));%eq.(4)   end     % Strategy 2: Anti-predator strategies(APS-m)Xnewm2(i,:)= X(i,:) -round(1+z).* (lb_ap+ rand(1,1) .* (ub_ap-lb_ap)); %eq.(16)Xnewm2(i,:) = max(Xnewm2(i,:),lb_ap);Xnewm2(i,:) = min(Xnewm2(i,:),ub_ap);if fobj(Xnewm2(i,:)) < fobj(Xnewm1(i,:))%eq.(17)Xnewm(i,:)=Xnewm2(i,:);%eq.(17)else Xnewm(i,:)=Xnewm1(i,:);%eq.(17)endif(fobj(Xnewm(i,:))<fitness(i))%eq.(20)X(i,:) = Xnewm(i,:);%eq.(20)fitness(i) = fobj(Xnewm(i,:));endend% Strategy 2: Anti-predator strategies(APS-f)for i=1:Nffor j=1:1:dimrand_leader_index = floor(Nf*rand()+1);X_randf = Xf(rand_leader_index, :);flag_index = floor(2*rand()+1);Flag=vec_flag(flag_index);Af=exp(-fitness_f(rand_leader_index)/(fitness_f(i)+eps));Xnewf1(i,j)=X_randf(j)+Flag*C2*Af*((ub(1)-lb(1))*rand+lb(1));%eq.(4)endXnewf2(i,:)=X(i,:)+rand(1,1) .* (Xbest_f-round(1+z).*X(i,:)); % Eq.(18) Xnewf2(i,:) = max(Xnewf2(i,:),lb_ap);Xnewf2(i,:) = min(Xnewf2(i,:),ub_ap);if fobj(Xnewf2(i,:)) < fobj(Xnewf1(i,:))%Eq.(18) Xnewf(i,:)=Xnewf2(i,:);%Eq.(18)else Xnewf(i,:)=Xnewf1(i,:);%Eq.(18)endif(fobj(Xnewf(i,:))<fobj(Xbest_f))%eq.(20)X(i,:) = Xnewf(i,:);%eq.(20)fitness(i) = fobj(Xnewf(i,:));endend
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