10、蝗虫优化算法：理论、文献综述及在手姿估计中的应用

蝗虫优化算法：理论、文献综述及在手姿估计中的应用

1. 引言

群体智能（SI）致力于理解和模拟自然界中无集中控制单元的生物的集体行为。在这个领域中，假设一个群体由简单的个体组成，这些个体相互之间以及与环境进行交互。这些个体从局部交互开始，常常结合随机机制来实现全局目标。自然界中的例子包括蚁群、鱼群、鸟群和牛群等。

例如，Raynold用三个简单的算子（对齐、分离和凝聚）模拟了鸟类的群聚行为，如图1所示。每只鸟只能看到其周围环境，它会尝试与相邻鸟类的移动方向保持一致。当捕食者攻击时，一只鸟在群边缘改变方向，这种影响会波及整个鸟群，中间或另一侧的鸟可能都未察觉到捕食者，但通过不断调整方向来避免危险。分离算子可防止鸟类碰撞，每只鸟都会避开拥挤区域；为避免鸟群分散，每只鸟会向相邻鸟类的平均位置移动，即凝聚。通过这三个简单的局部规则，可以实现多种全局群聚行为。

群体中个体之间也可以通过环境进行交互。比如，蚁群中的蚂蚁在移动时会释放和感知信息素。当面临多条路径时，它们更倾向于选择信息素含量高的路径。若一只蚂蚁找到食物源，它会用信息素标记返回巢穴的路径，吸引其他蚂蚁，最终所有蚂蚁都会选择最短路径将食物带回巢穴。这种局部交互产生了无集中控制的全局智能。

蝗虫优化算法（GOA）是Saremi等人提出的一种群体智能算法，它模拟了自然界中成年蝗虫形成大规模群体时的导航行为。该算法具有控制参数少、自适应探索和开发搜索模式以及无梯度机制等优点。下面将详细介绍该算法的原理、改进和应用，并展示其在手姿估计中的应用。

2. 蝗虫优化算法

GOA算法模拟了蝗虫在自然界中的群聚行为，其数学方程和公式如下：
在GOA中，蝗虫群中蝗虫的位置代表了