【智能算法】黑寡妇优化算法（BWO）原理及实现

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1.背景

2020年，V Hayyolalam等人受到自然界黑寡妇交配行为启发，提出了黑寡妇优化算法（Black Widow Optimization Agorithm, BWO）。

2.算法原理

2.1算法思想

BWO以黑寡妇蜘蛛的整个生命周期为基础，主要阶段包括生殖、同类相食、突变、更新种群。

2.2算法过程

种群繁殖

生殖率(procreaterate,PR)决定了参与繁殖的种群数量,在该种群中随机选择两只黑寡妇蜘蛛,适应度高的选作雌性,另一只选作雄性：
$$\{\begin{array}{l}{y}_i=ax\_\text{mother}+(1-\alpha )x\_\text{father}\\ y_j=ax\_\text{father}+(1-\alpha )x\_\text{mother}\end{array}\text{\hspace{1em}(1)}$$
其中，yi、yj 为交配后产生的子代蜘蛛;x_mother为雌性黑寡妇;x_father雄性黑寡妇。

同类相食

淘汰适应度差的黑寡妇蜘蛛,存活的蜘蛛数量由同类相食率(cannibalismrate,CR)决定.同类相食有三种类型:雌性黑寡妇蜘蛛在交配时或交配后吃掉配偶,自己被保留进入下一代,这一类被称作性同类相食;适应度好的个体吃掉适应度差的个体称为手足同类相食;子代黑寡妇适应度比母亲好,子代便会吃掉母亲,这种情况属于子食母同类相食。

突变

突变种群数量由突变率(mutationrate,MR)决定,被选中的种群随机选取两只黑寡妇蜘蛛进行位置交换。

伪代码

3.结果展示

4.参考文献

[1] Hayyolalam V, Kazem A A P. Black widow optimization algorithm: a novel meta-heuristic approach for solving engineering optimization problems[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020, 87: 103249.