基于蜜獾算法求解单目标(HoneyBadgerAlgorithm,HBA)附matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布

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蜜獾算法(HBA)是一种新的群智能优化算法，模拟蜜獾的觅食行为进行搜索和优化。该算法包括挖掘和蜂蜜两个模式，适用于多领域问题如信号处理、图像处理和路径规划等。初始化种群后，通过调整密度因子和利用蜂蜜吸引度进行位置更新，实现快速收敛和高效搜索。

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⛄ 内容介绍

蜜獾算法(Honey Badger Algorithm, HBA)是2022年提出的一种新型群智能优化算法，也是今年才提出的，热乎着呢。HBA主要通过模拟蜜獾在自然界中的觅食行为(主要就是挖洞和偷蜂蜜)来进行寻优，具有较强的搜索能力，且收敛速度快。

图1 平头哥珍贵照片

蜜獾是一种聪明的动物，它们能够使用工具，而且非常喜欢蜂蜜。由于它们勇敢的天性(蜜之自信)，当它们无法逃脱时，即会毫不犹豫地与对手硬刚：

图2 蜜獾与狮子对线

通常来讲，一只蜜獾可以使用嗅觉持续定位它的猎物。蜜獾喜欢蜂蜜，但它不善于定位蜂巢。不过有意思的是，蜂蜜向导（一种鸟）可以找到蜂巢，但不能得到蜂蜜。这些现象即使两者形成了合作关系：向导鸟将蜜獾带到蜂巢，后者利用前爪打开蜂巢，然后两者都享受团队合作的回报。

因此为了找到蜂巢，蜜獾要么狂嗅+狂挖，要么跟着向导鸟。文中称第一种情况为挖掘模式，而第二种情况为蜂蜜模式。在挖掘模式中，蜜獾利用自己的嗅觉能力来定位蜂巢，当接近蜂巢时，它会选择合适的地点进行挖掘；在蜂蜜模式中，蜜獾直接利用向导鸟定位蜂巢。

种群初始化

第一步仍然是熟悉的种群位置初始化：

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式中ub、lb分别为搜索空间的上、下限。

蜂蜜吸引度

蜂蜜吸引度与蜂巢和第i 只蜜獾之间的距离有关：

编辑

式中xprey 即为蜂巢的位置，在算法中视作最优个体的位置。由图3可以看出，蜜獾与蜂巢的距离越近，这种吸引力越强：

图3 吸引程度与距离成反比

更新密度因子

在算法中，密度因子(α)控制着时变随机化，以确保从勘探到开采的平稳过渡：

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式中t 为当前迭代次数，C=2。

挖掘阶段

此阶段，蜜獾的位置更新范围类似于图4所示的心形：

图4 蓝色轮廓表示气味强度，黑色圆线表示猎物位置

这个图是不是很眼熟？没错，学过高等数学的同学一定不陌生：

图5 高等数学教材附录

在算法中此心形位置更新可表示为：

不得不说，这个核心公式有点复杂！式中β=6表示指蜜獾获取食物的能力，di 在式(2)中已有介绍，r3、r4、r5、r6均为[0,1]内的随机数。F 为控制方向的参数：

这种参数在很多算法中均有它的身影，欲深入了解可通过我的毒爆虫优化算法进行学习：

蜂蜜阶段

此时蜜獾跟随向导鸟，直捣黄龙：

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式中各参数前往前文均有介绍。至此，算法迭代伪代码为：

⛄ 部分代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陈欣胡涛蒋全.基于改进蜜獾算法的永磁同步电机PI控制参数优化仿真[J].电机与控制应用, 2022, 49(8):28-33.

[2] 牛天利,于丽霞,刘吉,等.基于蜜獾算法的破片序列图像多阈值分割[J].测控技术, 2023, 42(1):7.

[3] 聂晓华,占美娟,朱宇涛,等.一种改进蜜獾算法优化SAPF电流跟踪控制方法.CN202211134395.5[2023-07-10].

“Hashim F A, Houssein E H, Hussain K, et al. Honey Badger Algorithm: New metaheuristic algorithm for solving optimization problems [J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2022, 192: 84-110.”