17、樽海鞘群算法：原理、应用与改进

樽海鞘群算法：原理、应用与改进

1. 樽海鞘群算法（SSA）原理

樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm，SSA）是一种受海洋中樽海鞘群体行为启发的元启发式算法。在算法中，有一个参数会随着迭代次数的增加而减小。其中，$t$ 表示当前迭代次数，$T_{max}$ 表示最大迭代次数。通过这种方式，算法在优化的初始阶段更侧重于多样性探索，而在后期则更注重局部搜索。

追随者的位置通过以下公式调整：
$x_{i}^{j} = \frac{x_{i}^{j} + x_{i - 1}^{j}}{2}$ ，其中 $i \geq 2$ ，$x_{i}^{j}$ 表示第 $i$ 个追随者樽海鞘在第 $j$ 维的位置。

SSA 的伪代码如下：

Initialize the swarm xi(i = 1, 2, ..., n)
while (end condition is not met) do
    Obtain the fitness of all salps
    Set F as the leader salp
    Update c1 by Eq. (11.8)
    for (every salp (xi)) do
        if (i == 1) then
            Update the position of leader by Eq. (11.7)
        else
            Update the position of followers by Eq. (11.9)
    Update the population u