引言
本期介绍了一种受雪雁飞行行为启发的元启发式方法------雪雁优化算法Snow Geese Algorithm ，SGA 。它的灵感来自雪雁的迁徙行为，并模仿了它们在迁徙过程中观察到的独特的"人字"和"直线"形状的飞行模式。该算法于2024年2月最新发表 在JCR 一区、中科院1区 Top SCI期刊 Applied Mathematical Modelling
雪雁以其卓越的长途迁徙而闻名，它们表现出非凡的合作飞行行为，在整个旅程中优化了能量效率和耐力。这些行为包括形成独特的人字形和直线图案，这些图案可以动态地适应不同的飞行条件。
- 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化
- 人字形（探索）。对雪雁在迁徙过程中，空气阻力和能量消耗等因素对其飞行动力学有显著影响。雁的能量水平开始上升，然后在接近目的地时逐渐下降。为了分析简单，我们把引力排除在讨论之外。在飞行动力学的背景下，使用这个方程：
在雪雁的飞行过程中，需要考虑两个基本因素：它们遇到的空气阻力和它们固有的飞行能量。遵循牛顿第二定律
使用公式进行位置更新
3.直线形状（开发）：当雪雁之间的夹角超过π时，进入第二阶段的飞行。在此阶段，算法优先考虑逃避局部最优而不是精确导航。雪雁采用直线飞行模式和两种策略。
SGA伪代码：
原文作者 在第一阶段，使用相同的测试函数和经典的元启发式算法的原始数据，将雪雁算法的数值结果与经典的元启发式算法的数值结果进行比较。在第二阶段，为了最大限度地减少比较过程中的潜在变化，所有算法都在标准化测试平台上进行评估。在第三阶段，本文应用雪雁算法解决了四个广泛认可的工程优化问题：管状柱设计、活塞杆优化设计、钢筋混凝土梁设计和车侧优化设计。
参考文献
Ai-Qing Tian, Fei-Fei Liu, Hong-Xia Lv,Snow Geese Algorithm: A novel migration-inspired meta-heuristic algorithm for constrained engineering optimization problems,Applied Mathematical Modelling,Volume 126,2024,Pages 327-347,https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.10.045.
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