角蜥优化算法HLOA及其Matlab实现
角蜥优化算法HLOA及其Matlab实现
1. 摘要
本文提出了一种角蜥优化算法（HLOA），该算法模拟了角蜥的防御策略，包括隐身、肤色变暗或变亮、喷血逃逸等。角蜥通过变得半透明来实现隐身，以躲避捕食者；通过调节黑色素细胞生成速率（α-MHS）来调整肤色，以控制太阳热的吸收；喷血防御行为则被模拟为抛物线运动。
2. 算法原理
策略1：隐身行为
隐身是一种生物适应性行为，通过模仿环境的颜色、纹理或变得半透明，使生物体与周围环境融合，从而难以被捕食者或猎物发现。这种行为显著提高了生物在野外的生存机会。色度坐标的算术运算如下：
$$
\begin{aligned}
{\vec{x}}{i}(t+1) & =\vec{x}{best}(t)+\left(\partial-\frac{\partial\cdot t}{Max_iter}\right) \
& \left[c_{1}\bigg(\sin(\vec{x}{r{1}}(t))-\cos(\vec{x}{r{2}}(t))\bigg)-(-1)^{\sigma}c_{2}\bigg(\cos(\vec{x_{r_{3}}(t)})-\sin(\vec{x}{r{4}}(t))\bigg)\bigg]\right.
\end{aligned}
$$
策略2：肤色变暗或变亮
角蜥能够根据其对太阳热能获取的需求，调整皮肤颜色变暗或变亮。这种能力源于热能和光能遵循相同的守恒定律，使得颜色与温度之间存在直接关联。反射较轻的颜色能够排斥更多热量，而深色由于吸收更多光能，因此能吸收更多热量。具体计算公式如下：
$$
\begin{gathered}
\vec{x}{{worst}}(t)=\vec{x}{best}(t)+\frac{1}{2}Light{1}\sin\left(\vec{x}{r{1}}(t)-\vec{x}{r{2}}(t)\right) \
-(-1)^{\sigma}\frac{1}{2}Light_{2}\sin\left(\vec{x}{r{3}}(t)-\vec{x}{r{4}}(t)\right) \
\vec{x}{worst}(t)=\vec{x}{best}(t)+\frac{1}{2}Dark_{1}\sin\left(\vec{x}{r{1}}(t)-\vec{x}{r{2}}(t)\right) \
-(-1)^{\sigma}\frac{1}{2}Dark_{2}\sin\left(\vec{x}{r{3}}(t)-\vec{x}{r{4}}(t)\right)
\end{gathered}
$$
策略3：喷血防御
角蜥使用一种独特的防御机制来抵御敌人，即通过其眼睛喷射血液。这种喷血防御行为可以被描述为一种抛物线运动：
$$
\begin{aligned}
\vec{x}{i}(t+1) & =\left[v{o}\cos\left(\alpha\frac{t}{Max_iter}\right)+\varepsilon\right]\vec{x}{best}(t) \
& +\left[\nu{o}\sin\left(\alpha-\frac{\alpha t}{Max_{-}iter}\right)-g+\varepsilon\right]\vec{x}_{i}(t)
\end{aligned}
$$
策略4：逃避移动
角蜥通过在环境中进行快速随机移动来逃避捕食者：
$$
\vec{x_i}(t+1)=\vec{x_{best}}(t)+walk\left(\frac{1}{2}-\varepsilon\right)\vec{x_i}(t)
$$
策略5：α-黑色素细胞刺激激素（α-MSH）分泌速率
角蜥能够根据其对太阳热能的需求调节皮肤颜色的变暗或变亮，这种皮肤颜色的迅速变化主要是由温度对α-黑色素细胞刺激激素（α-MSH）的影响所导致。角蜥的α-黑色素细胞生成速率定义如下：
$$
melanophore(i)=\frac{Fitness_{\max}-Fitness(i)}{Fitness_{\max}-Fitness_{\min}}
$$
位置更新公式为：
$$
\vec{x}i(t)=\vec{x}{best}(t)+\frac{1}{2}[\vec{x}{r_1}(t)-(-1)^{\sigma}\vec{x}{r_2}(t)]
$$
伪代码
3. 结果展示
4. 参考文献
[1] Peraza-Vázquez H, Peña-Delgado A, Merino-Treviño M, et al. A novel metaheuristic inspired by horned lizard defense tactics[J]. Artificial Intelligence Review, 2024, 57(3): 59.