寻参算法之大象群优化算法

大象群优化算法（Elephant Herding Optimization, EHO）

来历

大象群优化算法（Elephant Herding Optimization, EHO）是受大象群体行为启发的一种群体智能优化算法，由Mengjie Zhang等人在2015年提出。该算法通过模拟大象群体的觅食和迁徙行为，解决复杂的优化问题。

自然界中的原型

在自然界中，大象群体通常由多个家族组成，每个家族都有一只母象作为领导，负责带领家族成员觅食和迁徙。大象家族之间的互动和信息共享使得整个群体能够高效地寻找食物和水源。

原理

EHO通过以下步骤实现优化：

1. 初始化：生成多个大象家族，每个家族包含若干大象个体。
2. 家族更新：每个家族根据家族头象的位置更新各自成员的位置，模拟觅食行为。
3. 家族迁徙：在每轮迭代中，部分大象个体进行迁徙，模拟探索新的解空间。
4. 信息共享：大象家族之间共享最优解，提高整体搜索效率。
5. 重复：重复上述过程，直到满足停止条件。

实现方法

以下是一个简单的Python实现：

import numpy as np

# 适应度函数
def fitness_function(x):
    return np.sum(x ** 2)  # 示例：目标是找到最小值，即各维度的平方和

# 初始化大象群
def initialize_elephants(num_families, family_size, dimensions, lb, ub):
    elephants = []
    for _ in range(num_families):
        family = np.random.uniform(lb, ub, (family_size, dimensions))
        elephants.append(family)
    return elephants