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本期介绍了一种基于地球物理的高效优化方法名为海市蜃楼优化算法Fata morgana algorithmFATA的元启发式算法。通过模拟海市蜃楼的形成过程FATA分别设计了海市蜃楼滤光原理(MLF)和光传播策略(LPS)。该成果于2024年8月最新上线在JCR 1区中科院top SCI期刊 Neurocomputing 。
海市蜃楼是自然界中一种常见的物理现象。由光传播形成的海市蜃楼现象是物体将光反射到密度不均匀的大气中(从光学密度较大的介质到光学密度较薄的介质)。形成海市蜃楼既需要密度不均匀的介质也需要光在这种介质中的传播。在FATA算法中形成海市蜃楼的多个光作为种群而光(x)作为算法中的个体海市蜃楼(xbest)作为最优目标。 1. 初始化。和其他算法一样采用随机初始化 2. 海市蜃楼滤光策略在海市蜃楼形成的物理过程中物体发出两种类型的光线。大多数光线属于第一类(其他光线)它们不会传播并形成海市蜃楼。另一种类型的光线经过物理变化形成海市蜃楼称为海市蜃楼光(x)。 3.光传播原理FATA中的光传播原理是在海市蜃楼光滤波原理之后执行的它作为算法的个体搜索策略负责在搜索空间中进行局部开发寻找局部最小值。 光折射第一个阶段 光折射第二个阶段 全反射 FATA伪代码 参考文献
Ailiang Qi, Dong Zhao, Ali Asghar Heidari, Lei Liu, Yi Chen, Huiling Chen FATA: An Efficient Optimization Method Based on Geophysics Neurocomputing - 2024, DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128289.
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