操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

白鹭群优化算法（Egret Swarm Optimization Algorithm, ESOA）是一种模拟自然界白鹭群体行为的优化算法，它通过模仿白鹭在觅食过程中所展现的群体协作与个体智能的相互作用，来寻求问题的全局最优解。白鹭群优化算法属于群体智能算法的一种，类似于蚁群算法、粒子群优化算法等。算法的基本思想是通过模拟白鹭群体的觅食行为，利用群体协作与个体行为的结合，来寻找优化问题的最优解。

在传统的群体智能算法中，每个个体在寻优过程中都有一定的行为模式，白鹭群优化算法通过集体行为和个体行为的相互配合，优化了寻找全局最优解的过程。具体来说，白鹭群体的觅食行为分为三个基本环节：个体的觅食策略、群体的协作行为以及随机的探索。每个白鹭个体都在根据环境中的反馈信息不断调整其策略，从而在全局范围内找到最优的觅食位置，达到全局最优解的目的。

白鹭群优化算法的一个重要特点是它同时结合了局部搜索与全局搜索的能力，这使得算法在解空间中既能够广泛探索，也能够在局部区域内进行精细的优化。与其他优化算法相比，白鹭群优化算法具有较强的全局搜索能力和较高的收敛速度。

白鹭群优化算法的整体流程
在白鹭群优化算法中，每个白鹭个体的位置代表了一个可能的解，而适应度值则反映了该解的优劣。算法通过多次迭代，不断更新白鹭个体的位置和速度，以此逐步逼近全局最优解。白鹭个体在搜索过程中通过不断地更新其位置，并通过与其他个体的合作，调整自身的搜索策略。

初始化： 在算法的开始，首先需要初始化白鹭个体的数量、搜索空间的范围以及算法的参数。每个白鹭个体的位置会被随机初始化在定义的搜索空间中。每个个体的位置代表了问题的一个解，而个体的适应度值则由目标函数来评估。在初始化阶段，还会为每个个体计算其初始适应度值，并保存当前最优的适应度和位置。

个体行为和方向更新： 白鹭群优化算法通过个体的行为更新其位置。在每一次迭代中，每个白鹭个体都会根据其历史经验和群体的全局最优解来调整自己的位置。具体而言，个体会根据以下三个方向来更新自身的位置：

个体方向（个人的历史经验）：白鹭会参考自己过去的最佳位置来调整当前的位置。个体的最佳位置通常是根据其适应度值最优的历史解来确定的。个体会根据这种最佳解的方向进行微调，尝试沿着最优解的轨迹前进。
群体方向（群体合作）：白鹭还会参考整个群体中全局最优个体的位置来调整自己的方向。群体合作的思想体现在全局最优个体的影响力上，通过参考全局最优解的方向，个体可以在更大范围内进行搜索，从而避免陷入局部最优解。
随机探索（局部搜索）：除了参考自身的历史最优解和全局最优解外，白鹭个体还会进行一定的随机搜索。通过在一定范围内随机选择新位置，个体能够探索到问题空间中的潜在解，从而进一步提高全局搜索能力。
适应度评估与更新： 在每次更新位置后，白鹭个体会计算其新位置的适应度值。适应度值是评估当前解优劣的重要指标，通常由目标函数来计算。在白鹭群优化算法中，适应度评估的过程涉及计算每个个体当前位置的目标函数值。每个个体会根据其当前位置的适应度值来判断是否需要进一步调整自己的位置。

如果新的适应度值优于当前适应度值，则会更新个体的最佳位置和适应度值。通过这种方式，个体能够不断优化其解，同时也会根据全局最优解的变化来调整自身的搜索策略。

群体协作与全局最优解的更新： 白鹭群优化算法的核心在于群体合作的机制。在每一次迭代中，白鹭群体会通过共享信息来调整每个个体的位置。全局最优解是根据所有个体的适应度值来确定的，在整个群体中，适应度值最优的个体所代表的位置即为全局最优解。

当一个个体的适应度值优于当前全局最优解时，全局最优解会被更新为该个体的位置。这种机制保证了白鹭群优化算法能够在全局范围内搜索到最优解，并且通过群体协作避免了个体陷入局部最优解。

收敛与终止条件： 白鹭群优化算法通过多次迭代来逐步逼近全局最优解。在每次迭代结束时，算法会检查当前的最优解是否满足停止条件。通常情况下，算法会设置最大迭代次数作为停止条件，当达到最大迭代次数时，算法将停止运行。此外，算法还可以设置一个收敛阈值，如果全局最优解在多次迭代中没有显著变化，则算法也会提前终止。

结果输出： 当算法停止时，最终的全局最优解即为问题的最优解。通过白鹭群优化算法得到的最优解，可以有效地解决各种复杂的优化问题。在算法运行过程中，适应度值会在每次迭代中被记录下来，最终可以得到收敛曲线，显示算法在迭代过程中逐步逼近最优解的过程。

白鹭群优化算法的优势与不足
白鹭群优化算法作为一种基于群体智能的优化方法，具有许多优点。首先，算法具备较强的全局搜索能力，在面对复杂的优化问题时，能够有效地避免陷入局部最优解。其次，白鹭群优化算法能够在较短的时间内找到接近全局最优解，具有较好的收敛速度。此外，算法的适应性较强，能够应用于各种类型的优化问题，无论是连续问题还是离散问题，都能够提供较好的解决方案。

然而，白鹭群优化算法也存在一些不足之处。首先，算法的参数设置较为复杂，需要根据具体问题进行调优。其次，白鹭群优化算法的计算复杂度较高，尤其是在搜索空间较大时，算法的效率可能会受到影响。因此，在实际应用中，如何平衡搜索的精度与计算的效率是一个需要考虑的问题。

总的来说，白鹭群优化算法作为一种新型的群体智能优化算法，具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能，能够有效地解决各种优化问题。通过模拟自然界白鹭群体觅食行为的方式，白鹭群优化算法将个体智能与群体智能结合在一起，为解决复杂的优化问题提供了一种新的思路和方法。
 

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

V

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【MATLAB源码-第309期】基于matlab的白鹭群优化算法(ESOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线.-CSDN博客