chicken swarm optimization

资 源 简 介

chicken swarm optimization

详 情 说 明

鸡群优化算法是一种受自然界启发的群体智能优化方法，其核心思想是模拟鸡群中不同角色的觅食行为来解决复杂优化问题。该算法通过划分社会等级来实现高效的搜索机制。

算法中的个体被划分为三种社会角色： 公鸡作为领导者，具有最好的适应度值，负责指引群体的搜索方向 母鸡作为中间阶层，跟随公鸡进行探索 小鸡代表适应度值较差的个体，它们跟随母鸡学习

群体中的等级关系在算法运行期间保持不变，这保证了搜索过程的稳定性。公鸡带领整个群体向潜在的最优解区域移动，母鸡在公鸡的引导下进行局部搜索，而小鸡则通过学习来改善自身位置。

这种分层机制使得算法能够平衡全局探索和局部开发的能力。高等级个体负责开拓新的搜索区域，低等级个体则专注于当前区域的精细搜索。角色间的互动和固定关系帮助算法避免过早收敛，同时保持种群多样性。

鸡群优化算法特别适合解决多维、非线性的复杂优化问题，已在工程优化、机器学习参数调优等领域展现了良好的性能。