6、基于合作协同策略的 IT¨O 算法（CCIT¨O）解析

基于合作协同策略的 IT¨O 算法（CCIT¨O）解析

1. 基础概念：It¨o 随机过程与 IT¨O 算法

It¨o 随机过程是一个重要的概念。假设 $X = {X(t), t \geq 0}$ 满足 It¨o 积分：对于任意 $0 \leq t_0 < t < T$，有
[X(t) - X(t_0) = \int_{t_0}^{t} b(s, X(s))ds + \int_{t_0}^{t} \delta(s, X(s))dB(s)]
则 $X$ 被称为 It¨o（随机）过程。其中，$\int_{t_0}^{t} b(s, X(s))ds$ 被称为漂移率，它表示随机过程的总体趋势；$\int_{t_0}^{t} \delta(s, X(s))dB(s)$ 表示变量 $X$ 的轨迹波动，被称为波动率。

IT¨O 算法基于 It¨o 随机过程，它利用环境温度来控制种群的运动能力，用粒子半径模拟粒子在布朗运动中的特性。该算法有两个算子：漂移算子和波动算子。漂移算子对应上述等式中的第一项，控制粒子向全局最优解移动；波动算子对应第二项，控制粒子在整个解空间中的随机波动，确保种群的多样性。IT¨O 算法包含四个部分：粒子半径、退火温度、漂移算子和波动算子。

2. 变量交互识别（VII）

在合作协同（CC）框架中，分组策略至关重要，分组方法的准确性直接影响 CC 算法的性能。变量交互识别（VII）旨在找出决策变量之间的交互关系，并将所有变量划分为不同的子组，使得同一子组内的变量直接或间接相互作用，不同子组内的变量相互独立。

决策变量之间的交互有三种类型：
- 两个变量无交互（称为独立）；
- 两个变量直接相