39、社交蜘蛛优化与混合蜜蜂策略在不同领域的应用

社交蜘蛛优化与混合蜜蜂策略在不同领域的应用

社交蜘蛛优化算法及其在神经网络训练中的应用

社交蜘蛛优化算法原理

社交蜘蛛优化（SSO）算法模拟了蜘蛛的社交行为，包括蜘蛛的位置更新和交配行为。在该算法中，种群分为雌性和雄性蜘蛛，分别有不同的位置更新规则。
- 雌性蜘蛛位置更新 ：雌性蜘蛛的位置更新有两种情况，根据概率 (P_F) 进行选择。
- 概率为 (P_F) 时：
[X_i = X_i + \alpha V_{ibci}(X_c - X_i) + \beta V_{ibbi}(X_b - X_i) + \delta (rand - 0.5)]
- 概率为 (1 - P_F) 时：
[X_i = X_i - \alpha V_{ibci}(X_c - X_i) - \beta V_{ibbi}(X_b - X_i) + \delta (rand - 0.5)]
其中，(\alpha)、(\beta)、(\delta) 和 (rand) 是 ([0, 1]) 之间的随机数，(P_F) 是阈值参数，(X_c) 是距离 (X_i) 最近且权重更高的成员，(X_b) 是整个种群中的最优个体。
- 雄性蜘蛛位置更新 ：雄性蜘蛛分为优势成员（(D)）和非优势成员（(ND)），位置更新规则不同。
- 优势成员：
[X_i = X_i + \alpha \frac{\sum_{h = 1}^{N_m} X_h W_{N_f + h}}{\sum_{h = 1}^{N_m} W_{N_f + h}} - X_i]
- 非优势成员：