象群游牧算法（EHO）

资 源 简 介

象群游牧算法（EHO）

详 情 说 明

象群游牧算法（Elephant Herding Optimization, EHO）是一种受自然界大象群体行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟了大象族群在自然界中的游牧行为和社群结构，通过特定规则解决复杂优化问题。

算法核心思想来源于对大象族群两个典型行为的观察。首先是族群内部的社群结构，象群通常由多个家族单位组成，每个家族由雌性首领带领。其次是游牧行为，年轻雄性大象在成年后会离开原生家族独立生活。

在算法实现中，解决方案被类比为象群中的个体，并通过以下机制进行迭代优化：

族群划分阶段：将整个象群划分为若干家族，每个家族由特定数量的个体组成，并选举出首领个体。

家族更新阶段：家族中的非首领个体会向首领靠拢，这种机制保持了算法的局部搜索能力。

游牧分离阶段：模拟年轻雄性大象离开家族的行为，定期用新生成的随机个体替换表现最差的个体，这为算法提供了跳出局部最优的能力。

首领更新阶段：在每个家族内部，根据适应度值重新选择最优个体作为新的家族首领。

EHO算法在多模态优化问题上表现出色，其独特的族群结构和游牧机制使得算法能够平衡勘探和开采能力。相比其他群体智能算法，EHO通常具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。

该算法已成功应用于多个领域，包括工程优化、神经网络训练和调度问题等。其参数较少、易于实现的特性使其成为解决复杂优化问题的有力工具。