引言

本期介紹一種受自然啟發的創新算法——灰熊脂肪增長優化算法Grizzly Bear Fat Increase optimizer，GBFIO。GBFIO算法模仿灰熊為準備過冬而積累身體脂肪的自然行為，借鑒了它們的狩獵、捕魚、吃草、蜂蜜等策略。于2025年6月發表在JCR 1區，中科院3區 SCI?期刊?Biomimetics。

灰熊是雜食動物，它們的飲食取決于可用的食物來源。除了捕魚和狩獵，棕熊還以植物為食，如水果、樹根、貝類、蜂蜜等。因此，灰熊體內脂肪的增加可以分為以下三個階段，每個階段在熊體內儲存一定的脂肪，直到達到冬眠所需的數量:(1)根據前一年的記憶，找到適合捕魚的蔬菜、水果、貝類、池塘、河流的位置，并跟蹤魚類的運動。（2）獵捕其他動物并照顧后代，以免被獵捕；(3)釣魚（這是一個局部搜索）。因此，提出的基于灰熊脂肪增加的優化算法建模如下。

1.?初始化：和其他群優化算法一樣，采用隨機初始化。

2.?階段1：尋找植物、蜂蜜、貝類、尸體和河流

灰熊增加脂肪的主要食物是魚，但在魚從海里到達產卵場和灰熊找到合適的捕魚地點之前，它們會吃其他東西，包括蔬菜、水果、蜂蜜、貝類和動物尸體。因此，通過吃蔬菜、水果、貝類等來獲得脂肪，也可以找到魚，模型如下：

隨機參數

3.?階段2：狩獵階段和保護幼崽不被獵殺

作為第一步，熊確定獵物的位置，然后向獵物移動。該算法通過模擬熊的行為，對搜索空間進行搜索，從而發現不同的搜索區域。GBFIO的一個關鍵特征是獵物在搜索空間中的位置是隨機確定的。方程模擬了熊如何移動到目標位置以及這些概念是如何工作的

第二步，模擬其他動物捕食幼崽的過程。從種群中隨機抽取3個個體作為幼崽和土狼，由于土狼是捕食者，并且比幼崽更強壯，所以在這3個被選中的個體中選擇最優秀的一個作為土狼，另外2個作為幼崽。因此，土狼捕獵幼崽的模型如下：

假設熊要么通過捕獵獲得脂肪，要么通過失去幼崽來儲存更多脂肪。因為熊照顧幼崽，也可以通過逃跑和戰斗在一些攻擊中幸存下來，所以熊比幼崽更容易被土狼或其他熊獵殺。綜上所述，要么考慮狩獵狀態，要么幼崽丟失，所以有：

4.?階段3：釣魚

灰熊對魚有強烈的偏好。每年，成千上萬的鮭魚洄游到上游產卵。這些魚為熊提供了生存所需的豐富脂肪和蛋白質。豐富的魚類幫助熊增加了過冬所需的體重

一只成年灰熊每天捕獲大約25條魚。為了計算每天的漁獲量，將撈取階段表示為

算法流程：

采用31個標準基準函數和30個CEC2017測試基準函數對GBFIO的性能進行了評價，包括高維單峰、多峰、固定維多峰以及旋轉和移位基準函數。此外，還考慮了拉力/壓縮彈簧設計、焊接梁設計、壓力容器設計和減速器設計等4個約束工程設計問題，驗證了所提出的GBFIO算法在求解約束問題方面的有效性。GBFIO可以成功解決多種問題。

參考文獻

Dehghani, M.; Aly, M.; Rodriguez, J.; Sheybani, E.; Javidi, G. A Novel Nature-Inspired Optimization Algorithm: Grizzly Bear Fat Increase Optimizer.?Biomimetics?2025,?10, 379. https://doi.org/10.3390/biomimetics10060379

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