1 简介

本期我们介绍一个脑洞很大的算法：精子群优化算法(Sperm Swarm Optimization，SSO)。该算法由hisham shehadeh等人于2021年提出，主要模拟了精子基于受精能动性而使卵子受精的过程。在自然状态下中，精子群从宫颈的低温区域向输卵管移动。在输卵管这个高温区域中，卵子正在等待群体受精。因此在算法中，精子对应搜索个体，而卵子则被认为是最佳的解决方案。

精子群优化算法

简述公式之前，我们先看一下原文中给出的一些相关描述(就当是知识科普吧。)及设定：

(1).女性生殖系统内的pH值约为4.5–5.5，这表示为健康阴道的正常pH值。然而，精子不喜欢低pH值，因此在排卵期，阴道酸的pH值稳定在7到14之间，这非常适合精子进行相关生理活动。基于此，文中设定pH值在7-14之间变化。

(2).精子的头部就像一个温度传感器，引导精子在温暖的区域（卵子附近）进行搜索。研究人员发现阴道内的平均温度大约在35.1到37.4摄氏度之间。但是，鉴于阴道血压循环的特例，该温度可上升至38.5摄氏度。因此，文中设定温度在35.1-38.5摄氏度范围内。

至此，我们可以注意到精子速度受阴道内pH值和温度的影响，这对精子的运动能力和运动方向起着重要的作用。精子初速是射精后在宫颈区获得的速度。在算法中设定射精后精子分布在子宫颈内的随机位置，其速度受该位置的pH值影响。我们可以用下列方程式来表示初始速度：

其中，D 是速度阻尼因子，其值介于[0,1]间；Vi 为精子i 的速度；pH_Rand1为[7,14]内一随机数。初始状态时Vi 定义如下：

velocity = 0.3*randn(n,dim)%n为种群规模，dim为维度

每个精子的当前位置即是其历史最优位置：

式中sb_solution[]为当前个体i所得到的历史最优位置，pH_Rand2为[7,14]内一随机数，current[]为当前个体位置；Temp_Rand1为[35.1,38.5]内一随机数，代表着区域温度。全局最优位置为：

其中，pH_Rand3、Temp_Rand2分别为[7,14]、[35.1,38.5]内的随机数；sgb_solution[]为所有精子个体迭代至此的最优位置。记录下两个最优位置后，对个体进行位置更新：

因此个体的位置受个体历史最优位置、最优个体位置引导。SSO算法迭代伪代码如下：

2 部分代码

%SSO source code v2.0, Generated by Hisham A. Shehadeh, 2021. 

clear all

clc

N = 30;                        % Size of the swarm " no of objects "

Max_Iteration  = 1000;              % Maximum number of "iterations"

Benchmark_Function_ID= 2 %Benchmark function ID

[sgBestScore,sgBest,GlobalBestCost]= SSO(Benchmark_Function_ID, N, Max_Iteration)

sgBest

sgBestScore

semilogy(GlobalBestCost,'-r');

title(['\fontsize{12}\bf Benchmark Function: F',num2str(Benchmark_Function_ID)]);

xlabel('\fontsize{12}\bf Iteration');ylabel('\fontsize{12}\bf Fitness(Best-so-far)');

legend('\fontsize{10}\bf SSO',1);

3 仿真结果

4 参考文献

Mirjalili S, Lewis A (2016) The whale optimization algorithm.Adv Eng Softw 95:51–67. 

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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