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【智能算法】爬行动物搜索算法（RSA）原理及实现

来源：萌宠菠菠乐园时间：2025-12-13 10:34

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目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献

1.背景

2022年，L Abualigah等人受到鳄鱼狩猎行为启发，提出了爬行动物搜索算法（Reptile Search Algorithm, RSA）。

2.算法原理

2.1算法思想

RSA主要分为围捕阶段和狩猎阶段。围捕阶段的策略是高空行走和腹部行走，负责全局搜索；狩猎阶段的策略是协调狩猎和合作狩猎，负责局部勘探。

2.2算法过程

围捕阶段：

根据包围捕猎的行为，鳄鱼在包围阶段有两种策略，分别为离地行走和贴地行走。
x ( i , j ) = { B e s t j ( t ) − η ( i , j ) ( t ) × β − R ( i , j ) ( t ) × r , t ≤ T 4 B e s t j ( t ) × x ( r 1 , j ) × E S ( t ) × r , T 4 < t ≤ T 2 (1) x_{(i,j)}={Bestj(t)−η(i,j)(t)×β−R(i,j)(t)×r,t≤T4Bestj(t)×x(r1,j)×ES(t)×r,T4<t≤T2

tag{1} x(i,j)=⎩

⎨

⎧Bestj(t)−η(i,j)(t)×β−R(i,j)(t)×r,t≤4TBestj(t)×x(r1,j)×ES(t)×r,4T<t≤2T(1)
其中，各参数表述为：
η ( i , j ) ( t ) = B e s t j ( t ) × P ( i , j ) R ( i , j ) = B e s t j ( t ) − x ( r 2 , j ) B e s t j ( t ) + ε E S ( t ) = 2 × r 3 × ( 1 − t T ) (2) η(i,j)(t)=Bestj(t)×P(i,j)R(i,j)=Bestj(t)−x(r2,j)Bestj(t)+εES(t)=2×r3×(1−tT)tag{2} η(i,j)(t)=Bestj(t)×P(i,j)R(i,j)=Bestj(t)+εBestj(t)−x(r2,j)ES(t)=2×r3×(1−Tt)(2)
P(i,j)表示最优解和当前解的百分比差异:
P ( i , j ) = α + x ( i , j ) − M ( x i ) B e s t j ( t ) × ( U B j − L B j ) + ε (3) P_{(i,j)}=alpha+frac{x_{(i,j)}-M(x_i)}{mathrm{Best}_j(t)times(mathrm{UB}_j-mathrm{LB}_j)+varepsilon}tag{3} P(i,j)=α+Bestj(t)×(UBj−LBj)+εx(i,j)−M(xi)(3)
M ( x i ) = 1 n ∑ j = 1 n x ( i , j ) (4) M(x_i)=frac{1}{n}sum_{j=1}^nx_{(i,j)}tag{4} M(xi)=n1j=1∑nx(i,j)(4)
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狩猎阶段：

鳄鱼的捕食过程中也有两种策略，狩猎协调与狩猎合作。
x ( i , j ) ( t + 1 ) = { B e s t j ( t ) × P ( i , j ) × r , T 4 < t ≤ 3 T 4 B e s t j ( t ) − η ( i , j ) ( t ) × ε − R ( i , j ) ( t ) × r , 3 T 4 < t ≤ T (5) left.x_{(i,j)}(t+1)=left{Bestj(t)×P(i,j)×r,T4<t≤3T4Bestj(t)−η(i,j)(t)×ε−R(i,j)(t)×r,3T4<t≤T

right.right.tag{5} x(i,j)(t+1)=⎩

⎨

⎧Bestj(t)×P(i,j)×r,Bestj(t)−η(i,j)(t)×ε−R(i,j)(t)×r,4T<t≤43T43T<t≤T(5)

伪代码：
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流程图：
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3.结果展示

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4.参考文献

[1] Abualigah L, Abd Elaziz M, Sumari P, et al. Reptile Search Algorithm (RSA): A nature-inspired meta-heuristic optimizer[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 191: 116158.

网址: 【智能算法】爬行动物搜索算法（RSA）原理及实现 https://www.mcbbbk.com/newsview1323559.html

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