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

社交蜘蛛优化算法训练神经网络

社交蜘蛛优化算法原理

在社交蜘蛛优化（SSO）算法中，蜘蛛种群分为雌性和雄性。设 $N$、$N_f$、$N_m$ 分别为种群数量、雌性数量和雄性数量。 (floor) 函数将每个元素四舍五入到最接近的整数， rand 是 $[0,1]$ 范围内的随机数。

雌性蜘蛛位置更新规则如下：
- 以概率 $P_F$ 更新：
$X_i = X_i + a \cdot Vib_{ci} \cdot (X_c - X_i) + b \cdot Vib_{bi} \cdot (X_b - X_i) + d \cdot (rand - 0.5)$
- 以概率 $1 - P_F$ 更新：
$X_i = X_i - a \cdot Vib_{ci} \cdot (X_c - X_i) - b \cdot Vib_{bi} \cdot (X_b - X_i) + d \cdot (rand - 0.5)$

其中，$a$、$b$、$d$ 和 rand 是 $[0,1]$ 之间的随机数，$P_F$ 是阈值参数。$X_c$ 是距离 $X_i$ 最近且权重更高的个体，$X_b$ 是整个种群中最优的个体。

雄性蜘蛛根据权重分为优势成员 $D$（权重值高于中位数）和非优势成员 $ND$（权重值低于中位数），位置更新规则如下：
- 优势雄性成员：
$X_i = X_i + a \cdot \frac{\sum_{h = 1}^{N_m} X_h \cdot