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1.背景

2024年，SO Oladejo受到麋鹿群的繁殖過程啟發，提出了麋鹿群優化算法（Elk herd optimizer, EHO）。

2.算法原理

2.1算法思想

EHO靈感來自麋鹿群的繁殖過程，主要分為發情季節和產犢季節。

2.2算法過程

發情季節

在發情期，根據發情期公鹿率(Br)來劃分家族。總家族數計算為B = |Br × EHS|。根據它們的適應度值從EH中選出公鹿，數目為B的最優適應度的鹿被認為是公鹿:
$$\mathcal{B}=\arg \underset{j\in (1,2,\dots ,B)}{\min }f(x^j)\text{\hspace{1em}(1)}$$

在B集合中的公鹿隨后會爭斗以創建家族。為了將后宮分配給B中的每個公鹿，使用輪盤賭選擇法，其中后宮根據其適應度值與總適應度值的比例分配給各自的公鹿:
$$p_j=\frac{f(x^j)}{{\sum }_{k=1}^{B}f(x^k)}\text{\hspace{1em}(2)}$$

產犢季節

在產犢季節，每個家族的小鹿主要根據其父親和母親的屬性繁殖。如果小鹿與家族種父親具有相同指數：
$$x_i^j(t+1)=x_i^j(t)+\alpha ?(x_i^k(t)?x_i^j(t))\text{\hspace{1em}(3)}$$
其中， α是繼承屬性的比率，α 的較高值會增加隨機元素參與新小牛的可能性，這反過來又增強了多樣性。如果小鹿與家族母親具有相同指數：
$$x_i^j(t+1)=x_i^j(t)+\beta (x_i^{h_j}(t)?x_i^j(t))+\gamma (x_i^r(t)?x_i^j(t))\text{\hspace{1em}(4)}$$

選擇季節

所有家族合并成一個矩陣EHtemp，EHtemp中的麋鹿將根據它們的適應度值按升序排序。

流程圖

偽代碼

3.結果展示

論文結果展示

4.參考文獻

[1] Al-Betar M A, Awadallah M A, Braik M S, et al. Elk herd optimizer: a novel nature-inspired metaheuristic algorithm[J]. Artificial Intelligence Review, 2024, 57(3): 48.

5.代碼獲取