引言
本期介绍一种新的创新算法------海狸行为优化算法Beaver behavior optimizer，BBO。该算法于2025年9月最新在线发表 在 JCR 1区，中科院1区期刊 Journal of Advanced Research 。
数学建模
初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
坝相因子：在海狸坝的建设过程中，前期涉及到材料的收集。在这一点上，海狸在积极寻找合适的材料的同时，寻找不同的地点，寻找潜在的水坝建设地点。在后期，海狸专注于维护和完善已形成的水坝。海狸的这些行为正好对应了MAs的探索和开发阶段。为了对这种行为转变进行数学建模，引入了坝相因子D，定义见：
探索：在探索阶段，模拟了海狸的材料收集行为。在这个阶段，海狸被分为两类：建筑师和勘探者。建筑师是人口中最适合的25%，代表着人口中的精英个体，他们携带着高质量的材料。建筑师将随机选择一位建筑师同行，并以50%的机会向他学习，以优化该材料的性能，以便将更好的材料添加到建筑师的水坝建设中。
开发：当海狸收集完材料后，这个群体会对目前建造的水坝进行进一步的维护和改进，此时群体中的每一个个体都可以被视为建筑师海狸。这些动物不会到新的地方去寻找材料，而是通过向具有最佳材料组合的个体以及其他群体成员学习来改进现有材料。这一过程也与进化计算中的开发阶段相一致，当种群在最优解附近收敛时，将进行精细搜索。
算法伪代码：
对比验证
原文作者 为了评估其性能，使用不同维度（10、20、30、50、100）的CEC 2017和CEC 2022基准函数进行了实验。采用Wilcoxon符号秩检验和Friedman平均秩检验验证统计学显著性。将BBO算法应用于3个太阳能光伏参数辨识问题和4个实际工程问题，并与其他11种算法进行性能比较。
参考文献
K Ouyang, D Wei, X Sha, J Yu, Y Zhao, M Qiu, S Fu, AA Heidar, H Chen, et al. "Beaver Behavior Optimizer: A Novel Metaheuristic Algorithm for Solar PV Parameter Identification and Engineering Problems." Journal of Advanced Research, 9. 2025, https://doi.org/10.1016/j.jare.2025.09.001 .
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