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🔥 内容介绍
在工程优化领域，传统算法常面临复杂约束下收敛慢、易陷入局部最优的困境。而受生物进化与自然现象启发的智能优化算法，凭借其模拟自然规律的独特优势，成为解决复杂工程问题的重要工具。其中，H5N1 算法作为一种以病毒传播与变异机制为核心的新型启发式算法，通过模拟病毒的感染、复制、变异等生物行为，为单一及多目标工程问题提供了高效的优化思路。本文将从算法原理、核心机制、工程应用及未来展望四个维度，全面解析这一创新优化方法。
一、算法溯源：病毒启发的优化逻辑
要理解 H5N1 算法的设计思路，首先需回归其生物原型 —— 病毒的生存与传播机制。病毒作为非细胞结构的生命体，无法独立完成代谢活动，需依赖宿主细胞实现复制与扩散，其核心特征包括靶向感染性（精准识别宿主）、快速变异性（适应环境变化）、链式传播性（扩大感染范围），这些特性恰好与工程优化中 “精准搜索最优解”“突破局部最优”“高效遍历解空间” 的需求高度契合。
H5N1 算法的设计灵感正是源于对病毒上述特性的抽象与建模：
- 宿主对应 “可行解”：将工程问题的每个可行解视为 “宿主细胞”，算法的核心目标是在众多 “宿主” 中找到性能最优的解；
- 病毒对应 “搜索算子”：模拟病毒的结构设计算法中的 “病毒粒子”，每个粒子携带一组优化参数（如工程问题中的设计变量），通过 “感染” 宿主实现解的更新；
- 传播与变异对应 “搜索策略”：病毒的感染传播模拟算法的全局搜索过程，确保解空间的全面遍历；而病毒的基因突变则模拟局部搜索中的随机扰动，帮助算法跳出局部最优，探索更优解。
与粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等传统启发式算法相比，H5N1 算法的独特性在于：以 “寄生 - 复制 - 变异” 的闭环机制替代 “群体进化” 逻辑，无需依赖个体间的竞争与协作，而是通过病毒对宿主的 “改造” 实现解的迭代升级，在高维度、多约束工程问题中展现出更强的灵活性与收敛效率。
二、核心机制：H5N1 算法的 “病毒式” 优化流程
H5N1 算法的优化过程可拆解为 “病毒初始化 - 宿主感染 - 病毒复制 - 变异进化 - 迭代终止” 五大核心步骤，每个环节均对应病毒的生物行为，同时兼顾工程优化的数学逻辑。以下结合具体数学模型，解析其工作原理：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%_________________________________________________________________________________
% H5N1 algorithm source codes version 1.0
%
% Developed in MATLAB R2022a
%
% Author and programmer: Le Xuan Thang
%
% e-Mail: lexuanthang.official@gmail.com
% lexuanthang.official@outlook.com
% website: https://lexuanthang.vn
%
% Main paper: Le, T.X., Bui, T.T. and Tran, H.N. (2025), "The H5N1 algorithm: a viral-inspired optimization for solving real-world engineering problems", Engineering Computations
% DOI:https://doi.org/10.1108/EC-05-2024-0472
%
% Reference:
% S. Mirjalili, A.H. Gandomi, S.Z. Mirjalili, S. Saremi, H. Faris, S.M. Mirjalili,
% Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems
% Advances in Engineering Software
% DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2017.07.002
%____________________________________________________________________________________
function Positions = initialization(nVirus, dim, ub, lb)
% initialization - Initialize the first population of viruses for multi-objective optimization
%
% Syntax:
% Positions = initialization(nVirus, dim, ub, lb)
%
% Inputs:
% nVirus - Number of viruses in the population
% dim - Number of dimensions (decision variables)
% ub - Upper bound of variables (scalar or vector)
% lb - Lower bound of variables (scalar or vector)
%
% Outputs:
% Positions - Matrix of initialized positions (nVirus × dim)
%
% Description:
% This function creates an initial population of viruses with random positions
% within the specified bounds. If scalar bounds are provided, they are
% replicated for all dimensions. The function ensures all positions are
% within the specified bounds.
% Check if the boundaries are scalar or vector
if size(lb,2) == 1
lb = repmat(lb,1,dim);
ub = repmat(ub,1,dim);
end
% Initialize population using uniform random distribution
Positions = zeros(nVirus, dim);
for i = 1:dim
Positions(:,i) = lb(i) + (ub(i) - lb(i)) .* rand(nVirus, 1);
end
% Apply boundary constraints
Positions = max(min(Positions, ub), lb);
end
🔗 参考文献
[1] Saaka M , Oosthuizen J , Beatty S .©INTERNATIONAL CENTRE FOR DIARRHOEAL DISEASE RESEARCH, BANGLADESH Effect of Prenatal Zinc[J]. 2013.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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🌟图像处理方面
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