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蜜獾算法（HBA，Honey Badger Algorithm）

article 2025/6/7 3:46:47

2021年由Hashim等人提出（论文：Honey Badger Algorithm: A New Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems）。模拟蜜獾在自然界中的智能捕食行为，属于群体智能优化算法（与粒子群PSO、遗传算法GA同属一类），适用于连续优化问题。

一行为模型

蜜獾的两种主要行为驱动算法设计：

（1）挖掘模式：

针对地下猎物：通过嗅觉定位 + 动态挖掘路径。

（2）采蜜模式：

跟随导蜜鸟定位蜂巢 → 直接奔袭蜜源。

二数学模型与迭代步骤

2.1关键变量定义：

蜜獾位置：候选解向量 $x_i$

猎物强度（I）：

$I_i = \frac{{F(x_i) - \min(F)}}{\max(F) - \min(F)} + \epsilon$

$F(x_i)$ ：个体 $x_i$ 的目标函数值（如适应度）

$F_{\min},F_{\max}$ ：当前种群中最小和最大函数值，两者做差可以将 $I$ 进行归一化处理。

$\epsilon$ ：极小常数（防止分母为零）

上述公式代标强度的范围最大是1+ $\epsilon$ ，最小是 $\epsilon$ 。

函数值 $F(x_i)$ 反映解的质量。优化问题中， $F(x_i)$ 越小（化最小问题）表示解越优，更优解代表更接近全局最优解，代表与“猎物”的隐含距离更小，因此隐含距离越小，强度越小，接近程度越大。

个体	函数值 F(x)F(x)F(x)	与最优解距离	计算强度 IiI_iIi	强度 vs 距离关系
A（最优）	$F_{\min}=5$	最近	$I_A=\frac{5-5}{20-5}+0.01=0.01$	强度最小
B	$F=15$	中等	$I_B=\frac{15-5}{20-5}+0.01\approx 0.67$	强度中等
C（最差）	$F_{\max}=20$	最远	$I_C=\frac{20-5}{20-5}+0.01=1.01$	强度最大

强度越小越好。

距离大 ⇒ F(xi)差 ⇒ (F(xi)−Fmin⁡) ↑ ⇒ $I_{i}$ ↑ ⇒ 算法反馈：加大搜索步长

这种设计以极低计算代价实现了蜜獾“嗅到远距离猎物时采取更大动作”的生物智能模拟。

为什么不用几何距离？

避免高维距离计算、函数值差距能推广到离散/非几何空间，泛用性高、算法运行中已计算 $F(x_i)$ ，复用数据无需额外开销，效率高。

2.2探索阶段（Exploration）- 气味扩散

基于猎物强度的全局搜索：

$\vec{x}_{new} = \vec{x}_{prey} + F \cdot \vec{r}_1 \cdot \alpha \cdot I \cdot | \cos(2\pi r_2) \cdot [1 - \cos(2\pi r_3)] |$

$\vec{x}_{prey}$ ：当前最佳猎物位置

$F$ ：控制搜索方向（±1随机切换）

$r_1, r_2, r_3$ ：随机向量

$\alpha$ ：密度因子（随迭代递减）

强度 $I$ 的作用：

$I_{i}$ 大（解质量差、距离远）→ 乘以 $I_{i}$ 后步长增大 → 加强全局探索

$I_{i}$ 小（解质量好、距离近）→ 乘以 $I_{i}$ 后步长减小 → 精细局部开发

2.3开发阶段（Exploitation）- 精确捕食

局部挖掘（模拟蜜獾洞穴内捕猎）：

$\vec{x}_{new} = \vec{x}_{prey} + F \cdot \vec{r}_4 \cdot \mathit{\alpha} \cdot | \vec{x}_{prey} - \vec{x}_{i} |$

$\vec{r}_4$ ：随机向量

$| \vec{x}_{prey} - \vec{x}_{i} |$ ：个体到猎物的距离

通过密度因子 $\alpha$ 动态平衡探索与开发：

$\alpha = C \cdot \exp\left(-\frac{t}{T_{max}}\right)$

（ $C$ 为常数， $t$ 为当前迭代， $T_{max}$ 为最大迭代）

决策规则：若 $rand < \delta$ （ $\delta$ 为切换阈值），使用挖掘模式；否则使用采蜜模式。

三实现方法

3.1过程示例

初始化种群位置 x_i, i=1,2,...,N
计算适应度值 F(x_i)
while t < T_max:更新密度因子 α计算猎物强度 I_ifor each 蜜獾个体:if rand < δ:执行探索阶段（气味扩散）else:执行开发阶段（挖掘捕食）更新当前位置 x_i计算新适应度 F(x_i)更新全局最优解 x_preyt = t + 1
返回最优解 x_prey

3.2参数设置

参数	意义	推荐值
$N$	种群规模	30~50
$\delta$	模式切换阈值	0.8
$C$	密度衰减常数	2.0
$T_{max}$	最大迭代次数	100~500

3.3优势和局限性

优势	局限性
全局探索能力强（气味机制）	对高维问题敏感
局部开发高效（动态密度因子）	参数需经验调整（如δ）
收敛速度快于传统算法（PSO等）	易陷局部最优的改进变体
代码实现简单

四应用场景

工程优化：结构设计、PID控制器调参

人工智能：神经网络超参数优化

能源管理：光伏阵列最大功率点跟踪（MPPT）

研究方向：离散化改进（如HBA-TSP）、多目标版本（MO-HBA）

五在CEC2017测试函数集上使用HBA的python代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocatorclass HBA:def __init__(self, obj_func, dim=30, pop_size=100, max_iter=1000, lb=-100, ub=100, C=2, delta=0.8):"""蜜獾算法 (Honey Badger Algorithm)参数:obj_func -- 目标函数dim -- 问题维度pop_size -- 种群大小max_iter -- 最大迭代次数lb -- 变量下界ub -- 变量上界C -- 密度因子常数delta -- 模式切换阈值"""self.obj_func = obj_funcself.dim = dimself.pop_size = pop_sizeself.max_iter = max_iterself.lb = lbself.ub = ubself.C = Cself.delta = delta# 初始化种群self.positions = np.random.uniform(lb, ub, (pop_size, dim))self.fitness = np.zeros(pop_size)self.best_position = np.zeros(dim)self.best_fitness = np.infself.convergence_curve = np.zeros(max_iter)def evaluate(self):"""评估所有个体适应度"""for i in range(self.pop_size):self.fitness[i] = self.obj_func(self.positions[i])if self.fitness[i] < self.best_fitness:self.best_fitness = self.fitness[i]self.best_position = self.positions[i].copy()def optimize(self):"""执行优化过程"""self.evaluate()  # 初始评估for t in range(self.max_iter):# 1. 计算猎物强度f_min = np.min(self.fitness)f_max = np.max(self.fitness)I = (self.fitness - f_min) / (f_max - f_min + 1e-25)  # 避免除零I = 1 + I  # 确保强度至少为1# 2. 更新密度因子alpha = self.C * np.exp(-t / self.max_iter)# 3. 更新每个个体位置for i in range(self.pop_size):# 为每个个体生成随机方向因子F = 1 if np.random.rand() < 0.5 else -1  # 随机方向（在循环内部重新定义）if np.random.rand() < self.delta:  # 挖掘模式(探索)r1, r2, r3 = np.random.rand(3)  # 只需要3个随机数# 气味导向的位置更新new_pos = self.best_position + F * r1 * alpha * I[i] * \np.abs(np.cos(2 * np.pi * r2) * (1 - np.cos(2 * np.pi * r3)))else:  # 采蜜模式(开发)r4 = np.random.rand()# 动态挖掘的位置更新new_pos = self.best_position + F * r4 * alpha * np.abs(self.best_position - self.positions[i])# 越界处理new_pos = np.clip(new_pos, self.lb, self.ub)# 计算新位置适应度new_fitness = self.obj_func(new_pos)# 更新个体位置和适应度if new_fitness < self.fitness[i]:self.positions[i] = new_posself.fitness[i] = new_fitnessif new_fitness < self.best_fitness:self.best_position = new_pos.copy()self.best_fitness = new_fitness# 记录当前最优解self.convergence_curve[t] = self.best_fitnessprint(f"Iteration {t + 1}/{self.max_iter} - Best Fitness: {self.best_fitness:.6e}")return self.best_position, self.best_fitness, self.convergence_curve# ===================== CEC2017测试函数集实现 ========================
def cec17_f1(x):"""Shifted and Rotated Bent Cigar Function (Function 1)"""d = len(x)z = x - 100  # Shift to new optimumrotated_z = z @ rot_matrix[d] if d in rot_matrix else z  # Rotationreturn rotated_z[0] ** 2 + 1e6 * np.sum(rotated_z[1:] ** 2) + 100def cec17_f3(x):"""Shifted and Rotated Rosenbrock's Function (Function 3)"""d = len(x)z = 0.5 * (x - 40)  # Shift and scalerotated_z = z @ rot_matrix[d] if d in rot_matrix else z  # Rotationsum_val = 0for i in range(d - 1):sum_val += 100 * (rotated_z[i] ** 2 - rotated_z[i + 1]) ** 2 + (rotated_z[i] - 1) ** 2return sum_val + 300def cec17_f5(x):"""Shifted and Rotated Ackley's Function (Function 5)"""d = len(x)z = x + 50  # Shift to new optimumrotated_z = (z @ rot_matrix[d]) if d in rot_matrix else z  # Rotationsum1 = np.sum(rotated_z ** 2)sum2 = np.sum(np.cos(2 * np.pi * rotated_z))return -20 * np.exp(-0.2 * np.sqrt(sum1 / d)) - np.exp(sum2 / d) + 20 + np.e + 500# ===================== 辅助函数 ========================
def generate_rotation_matrix(dim):"""生成随机旋转矩阵（模拟CEC2017的旋转特性）"""H = np.random.randn(dim, dim)Q, R = np.linalg.qr(H)return Qdef plot_results(convergence, func_name, dim):"""绘制收敛曲线"""plt.figure(figsize=(10, 6))plt.semilogy(convergence, 'b-', linewidth=2)plt.title(f'HBA on {func_name} - Dimension {dim}\nFinal Fitness: {convergence[-1]:.4e}', fontsize=12)plt.xlabel('Iteration', fontsize=12)plt.ylabel('Fitness (log scale)', fontsize=12)plt.grid(True, which='both', linestyle='--')plt.gca().xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))plt.tight_layout()plt.show()# ===================== 主程序 ========================
if __name__ == "__main__":# 实验参数dim = 30  # 问题维度max_iter = 1000  # 最大迭代次数pop_size = 100  # 种群大小# 预生成旋转矩阵 (模拟CEC2017特性)np.random.seed(42)rot_matrix = {dim: generate_rotation_matrix(dim)}# 定义要测试的函数test_functions = {"CEC2017 F1 (Bent Cigar)": cec17_f1,"CEC2017 F3 (Rosenbrock)": cec17_f3,"CEC2017 F5 (Ackley)": cec17_f5}# 对每个测试函数运行HBAresults = {}for name, func in test_functions.items():print(f"\n{'=' * 80}")print(f"Optimizing Function: {name}")print(f"{'=' * 80}")# 初始化并运行HBAoptimizer = HBA(obj_func=func,dim=dim,pop_size=pop_size,max_iter=max_iter,lb=-100,ub=100)best_sol, best_fit, convergence = optimizer.optimize()results[name] = convergence# 打印最终结果print(f"\n{'*' * 80}")print(f"{name} Optimization Result:")print(f"Best Solution: {best_sol[:5]}...")  # 只打印前5维print(f"Best Fitness: {best_fit:.6e}")print(f"Optimal Value Found: {func(best_sol):.6e}")print(f"{'*' * 80}\n")# 绘制收敛曲线plot_results(convergence, name, dim)# 比较所有函数的收敛曲线plt.figure(figsize=(12, 8))for name, conv in results.items():plt.semilogy(conv, label=name, linewidth=2)plt.title(f'HBA Performance on CEC2017 Functions (Dim={dim})', fontsize=16)plt.xlabel('Iteration', fontsize=12)plt.ylabel('Fitness (log scale)', fontsize=12)plt.legend(fontsize=12)plt.grid(True, which='both', linestyle='--')plt.tight_layout()plt.savefig('hba_cec2017_convergence.png', dpi=300)plt.show()

输出值为：