1.1 アルゴリズムソース
スズメ検索アルゴリズム (SSA) は、 2020 年に提案された新しいタイプの群れ知能最適化アルゴリズムであり、主にスズメの採餌行動と対捕食行動にヒントを得ています。そのジャーナルは次のとおりです: 新しい群知能最適化アプローチ: スズメ検索アルゴリズム https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21642583.2019.1708830
1.2 鳥類個体群の特徴
スズメは一般に群生する鳥であり、多くの種類があります。彼らは世界のほとんどの地域に生息しており、人間が住む場所を好みます。さらに、雑食性の鳥で、主に穀物や雑草の種子を食べます。誰もが知っているように、スズメは一般的な留鳥です。他の多くの小鳥と比較して、イエスズメは非常に賢く、強い記憶力を持っています。
研究によると、個人はグループ内の他の人の行動を監視しています。同時に、自身の捕食率を高めたい群れ内の攻撃者は、摂取量の多い仲間からの食料資源をめぐって競争するために利用されます。
スズメがさまざまな採餌戦略を選択する場合、個々のエネルギー貯蔵量が重要な役割を果たす可能性があり、エネルギー貯蔵量の少ないスズメはより多くの探索を行います。個体群の郊外に位置する鳥は捕食者に対してより脆弱であり、常により良い位置を獲得しようとしていることに言及する価値があります。危険ゾーンを最小限に抑えるために、中心にいる動物が隣の動物に近づく可能性があることに注意してください。また、すべてのスズメはあらゆるものに好奇心を持ち、同時に常に警戒しているという自然な本能を示していることもわかっています。
2. 6つの原則
数学モデルを説明する前に、原文では次の 6 つのルールが示されています。
1. 全人口の中で、探検家は通常、高いエネルギーを蓄えており、食料が豊富な地域を探索し、すべての信者に採餌のための地域と道順を提供する責任があります。このアルゴリズムでは、エネルギー貯蔵量のレベルはスズメの個々のフィットネス値と密接に関係しています。
2. スズメは天敵を見つけると警報音として鳴きます。警報値が安全値より大きい場合、探索者は信者を食料を求めて他の安全な場所に誘導します。
3. スズメのアイデンティティは、より良い餌を見つけることができるかどうかに応じてアルゴリズムで定義されます。スズメのアイデンティティはいつでも変更される可能性がありますが、人口に占める探索者とフォロワーの割合は変わりません。
4. より多くのエネルギーを蓄えているスズメは探検家として行動します。より多くのエネルギーを得るために、エネルギーが低い従者が他の場所に飛んで餌を食べることも可能です。
5. 採餌プロセス中、フォロワーは常にエネルギーの蓄えた探索者に続いて採餌することができます。捕食率を高めるために、鉢から食べたり、鍋を覗いたりする個体もおり、探索者を監視し、より多くの食料資源を奪い合うこともあります。
6. 天敵が何らかの脅威をもたらすと、集団の端にいるスズメはより良い位置を確保するために素早く安全な場所に移動しますが、集団の中央にいるスズメはランダムに移動します。
3つの数学モデル
各反復中に、ファインダーの位置更新は次のように記述されます。
このうち、Xij はスズメの個々の位置、i は現在の反復数、itermax は最大反復数、αは [0,1] の乱数、R 2 ( R 2 ∈ [0,1])です。 、ST ( ST ∈ [ 0.5,1]) はそれぞれ警告値と安全値です; Q は正規分布に従う乱数; L は各要素が 1 である 1×d 行列です。
R 2 < ST の場合、周囲に天敵が存在しないことを意味し、探索者は世界規模の探索を行うことができます。R 2 ≥ ST の場合、一部のスズメが捕食者を発見したことを意味し、すべてのスズメが関連する行動を取る必要があります。前述したように、採餌プロセス中、一部の従者は常に探索者を監視します。探索者たちはより良い食べ物を見つけると、すぐに現在の位置を離れて食べ物を奪い合います。競争に勝てば食べ物はすぐに入手可能になり、フォロワーの位置は次のように更新されます。
このうち、Xpは最適な探索者の位置、 Xworst は現在の世界最悪の位置、 nは集団サイズです。A は 1×d 行列で、各要素は 1 または -1 のランダムな振幅を持ち、A + =A T (AA T )-1です。 i > n/ 2の場合、これは適応度値が低いことを示します。 -ジョイナーは食べ物がなく、とてもお腹が空いています。現時点では、より多くのエネルギーを得るために食べ物を求めて他の場所に飛ぶ必要があります。
スズメは危険を察知すると、次のような反捕食行動をとります。
