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🔥 内容介绍

袋鼠逃生优化器（Kangaroo Escape Optimizer，KEO）是一种新型的元启发式智能优化算法，由 Sulaiman Z. Almutairi 等人于 2025 年 9 月发表在 SCI 二区期刊《Fractal and Fractional》上。以下是对该算法的详细介绍：

• 算法灵感

  ：KEO 的灵感来源于袋鼠在不可预测环境中生存驱动的逃生策略。它模仿了袋鼠的多种行为，如之字形运动、跳远、诱饵投放等，通过这些行为来平衡搜索空间中的探索和开发。

• 核心原理

  ：

  • 初始化

    ：与其他群优化算法一样，采用随机初始化的方式生成袋鼠种群。

  • 袋鼠的适应性能量

    ：利用混沌 Logistic 映射来模拟袋鼠在迭代过程中的能量水平波动，以此模仿现实世界中袋鼠的生物节律和环境压力。

  • 逃生策略

    ：当袋鼠能量不足时，会进行之字形运动来探索周围区域，通过将方向矢量随机旋转一个角度来建模；当能量较高时，袋鼠可以进行远距离跳跃，以探索遥远的搜索空间；在没有直接威胁的情况下，袋鼠会寻找安全和资源丰富的地区，这一过程由探索模式、开发模式和深度开发模式之一指导，并集成了诱饵丢弃掩码来防止算法过早收敛。

• 算法特点

  ：KEO 算法具有较强的鲁棒性、较快的收敛速度和较高的控制精度。在电网负荷频率控制的分数阶比例积分导数（PID）控制器参数优化问题中，与现有技术相比，基于 KEO 的分数阶 PID 控制器在最坏情况下的鲁棒性提高了 29.6%，多次运行的一致性提高了 36%，且能在前 20 次迭代中获得最佳时间绝对误差积分（ITAE）值，证明了其优越的学习率和早期搜索效率。

• 应用领域

  ：目前 KEO 算法已应用于电网负荷频率控制的分数阶 PID 控制器参数优化，未来在机器学习 / 深度学习、组合预测、分解模型、路径规划、小众优化等领域也具有应用潜力，如机器人路径规划、无人机任务分配、投资组合优化、光伏电池参数辨识优化等。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% This function initialize the first population of solutions

function Solutions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle

% number for both ub and lb

if Boundary_no==1

Solutions=rand(SearchAgents_no,dim)*(ub-lb)+lb;

end

% If each variable has a different lb and ub

if Boundary_no>1

for i=1:dim

ub_i=ub(i);

lb_i=lb(i);

Solutions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;

end

for j=1:SearchAgents_no

Solutions(i,:)=fix(sort(Solutions(i,:),'descend'));

end

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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