46、蚁狮优化器与混合ACO - ACM多细胞图像分割方法研究

蚁狮优化器与混合ACO - ACM多细胞图像分割方法研究

1. 蚁狮优化器在部分阴影光伏模块中的应用

在部分阴影条件下，寻找光伏模块的全局最大功率点（MPP）是一个具有挑战性的问题。蚁狮优化器（Ant Lion Optimizer，ALO）为解决这一问题提供了新的思路。

1.1 蚁狮优化器的数学模型

蚁狮优化器的核心数学模型基于蚁狮捕食蚂蚁的行为。以下是相关的数学公式：
- 随机游走变量的更新公式 ：
[X_t = X_t - a\left(\frac{b - c_t}{d_t - a}\right)+ c]
其中，(a)是变量随机游走的最小值，(b)是变量随机游走的最大值，(c_t)是第(t)次迭代时变量的最小值，(d_t)是第(t)次迭代时变量的最大值。
- 蚂蚁陷入蚁狮陷阱的数学建模 ：
[c_{t}^i = Antlion_{t}^j + c_t, d_{t}^i = Antlion_{t}^j + d_t]
这里，(Antlion_{t}^j)是第(t)次迭代时所选第(j)只蚁狮的位置。
- 被困蚂蚁向蚁狮滑动的数学模型 ：
[c_t = c_t - \frac{T}{10W - t}, d_t = d_t - \frac{T}{10W - t}]
其中，(t)是当前迭代次数，(T)是最大迭代次数，(W)是依赖于当前迭代次数的常数，其取值规则如下：
|条件| (W)的值|
| ---- | ---- |
| (t > 0.1T)