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一种用于求解约束优化问题的改进海洋捕食者算法 摘要 约束优化问题在实际应用中常见且复杂。海洋捕食者算法 (Marine Predators Algorithm, MPA)，作为一种新兴的优化算法，可以应用于求解约束优化问题。本文针对海洋捕食者算法进行改进，提出了新的算法， 称为改进海洋捕食者算法 (Improved Marine Predators Algorithm, IMPA)。改进后的算法包括对原算法中深度优先搜索、判定个体位置是否合法、 控制步长等方面的改进。本文介绍了改进海洋捕食者算法的基本原理和流程，同时设计了三个实验进行比较分析。实验结果表明，改进海洋捕食者算法在求解约束优化问题中具有良好的收敛性和性能。 关键词：海洋捕食者算法；改进；约束优化问题；深度优先搜索； 步长 Abstract Constrained optimization problems are common and complex in practical applications. Marine Predators Algorithm (MPA), as a novel optimization algorithm, can be applied to solve constrained optimization problems. In this paper, an improved version of MPA, called Improved Marine Predators Algorithm (IMPA), is proposed. The improved algorithm includes enhancements in terms of depth-first search, validity of individual position, and control of step size in the original algorithm. The basic principle and flow of IMPA are introduced, and three experiments are designed for comparison and analysis. The experimental results show that IMPA has good convergence performance and efficiency in solving constrained optimization problems. Keywords: Marine Predators Algorithm; improvement; constrained optimization problems; depth-first search; step size 引言 约束优化问题在实际应用中常常出现，比如在工程设计、金融投资、图像处理等领域。这种问题的求解通常需要找到一组合法的最优解，而 问题的多样性、复杂性和约束条件的限制增加了求解的难度。因此，研究有效的优化算法用于解决约束优化问题具有重要意义。 近年来，生物启发式算法成为了一种有效的求解约束优化问题的算法。其中，海洋捕食者算法 (Marine Predators Algorithm, MPA) 是一种新兴的计算模型。MPA 通过模拟海洋生物的行为，包括捕食和繁殖等，从而对优化问题进行求解。 本文针对 MPA 进行改进，提出了一种新的改进海洋捕食者算法 (Improved Marine Predators Algorithm, IMPA)。IMPA 通过深度优先搜索、判定个体位置是否合法、控制步长等方式对原算法进行改进，从而提高 算法的求解效率和准确性。本文将介绍 IMPA 的基本原理和流程，并进行三个实验进行比较和分析。 改进海洋捕食者算法的原理 基本原理 海洋捕食者算法是一种基于群体智能的优化算法。算法通过模拟海洋生物体系中的捕食和繁殖等行为，从而进行求解。假设海洋中存在三种生物：鲸（Whale）、鲨鱼（Shark）和小鱼（Fish）。其中，鲸和鲨鱼作为捕食者，小鱼作为猎物。算法通过模拟生物之间的交互行为，从而在复杂优化空间中寻找最优解。 算法流程 首先，根据问题定义设定初始种群。种群大小和个体位置由用户输入确定。 接着，根据捕食者和猎物的行为，进行繁殖、捕食和逃避等操作。这些操作包括： 繁殖：根据繁殖概率，鲸或鲨鱼可以生产新的鲸或鲨鱼。 捕食：鲸和鲨鱼可以追捕小鱼，一旦捕捉成功则集体产生追赶效应，从而获得更好的位置。 逃避：小鱼可以避开鲸和鲨鱼。如果小鱼比捕食者速度快，则小鱼可以远远避开捕食者的追逐。 当达到某个停止条件（如迭代次数或目标函数值达到某个阈值）后，算