算法 ｜ 鹦鹉优化算法（Parrot Optimizer, PO）解析

2024最新算法：鹦鹉优化算法（Parrot Optimizer, PO）解析

• 鹦鹉优化算法（Parrot Optimizer, PO）是2024年由Junbo Lian等人提出的一种新型元启发式优化算法，其灵感来源于驯养鹦鹉的四种关键行为：觅食、停留、交流和对陌生人的恐惧。该算法通过模拟这些行为的随机性增强种群多样性，有效避免了传统优化算法中常见的局部最优陷阱，并在医学、工程优化等领域展现出显著优势。

---

一、核心机制与技术特点

1. 行为驱动的随机搜索策略
   PO的每个个体在迭代中随机选择以下四种行为之一进行位置更新：

   • 觅食行为：根据食物或“主人”位置估计目标方向，通过观察与模仿实现全局探索。
   • 停留行为：模拟鹦鹉突然静止的特性，增强局部开发能力。
   • 交流行为：通过群体互动共享信息，提升搜索效率。
   • 恐惧行为：与陌生个体保持距离，避免无效区域搜索。

2. 动态平衡探索与开发</