樽海鞘群体优化算法 SSA

资 源 简 介

樽海鞘群体优化算法 SSA

详 情 说 明

樽海鞘群体优化算法(SSA)是受海洋生物樽海鞘群体行为启发而设计的一种新型启发式优化算法。该算法模拟了樽海鞘在海洋中的链式群体运动模式，通过个体间的相互作用来实现全局优化。

算法核心思想是将搜索代理视为樽海鞘个体，在搜索空间中形成链式结构进行移动。在优化过程中，樽海鞘个体根据领头者的位置和食物源(最优解)的位置不断调整自身位置，从而实现对问题空间的探索和开发。

SSA的主要特点包括：1) 通过领导者-跟随者机制平衡全局探索和局部开发；2) 采用链式移动模式增强算法收敛性；3) 具有较少的参数设置，实现相对简单。该算法在处理连续优化问题时表现优异，尤其适合高维复杂优化问题。

与传统的群体智能算法相比，SSA在收敛速度和求解精度方面展现出独特优势，已被成功应用于工程优化、神经网络训练和特征选择等多个领域。