基于樽海鞘群智能算法的深度学习优化.zip

通过深入研究海洋底部生物樽海鞘在觅食过程中形成链状群体向食物方向协同移动的生态行为，学者Mirjalili在2017年推出了一项创新性的启发式仿生算法，即樽海鞘群智能算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）。樽海鞘属于樽海鞘科，身体呈桶状，略带透明。其组织结构与水母相似，运动方式类似水母。樽海鞘主要以浮游植物（如海草等）为食，通过身体吸水和排水的方式实现自身运动。樽海鞘身长一般在1-10厘米之间，可作为个体或群体在水中运动。由于樽海鞘生活环境的复杂性，人类对其生物学特性的研究尚处于初级阶段，实验室条件下对其进行研究较为困难。樽海鞘最引人注目的行为之一是其群体活动，常在深海中形成链状群体。虽然这一行为的具体机理尚不清楚，但有生物学家认为，这种群体协作的行为可能是为了更高效地觅食而采取的策略。樽海鞘群智能算法（SSA）是Mirjalili学者于2017年提出的一种创新型群智能算法，其寻优过程模拟了樽海鞘群体呈链状运动的觅食行为。