BSO-OS：目标空间中的头脑风暴优化算法

参考文献
《Brain Storm Optimization Algorithm in Objective Space》

要点

在原始的BSO中，聚类过程中的距离计算非常耗时。本文提出了一种新的收敛运算，该运算将在一维目标空间而不是解空间中实现。其计算时间将仅取决于总体大小，而不取决于问题的维度，因此，可以节省大量的计算时间，这使其具有良好的可伸缩性。

一、目标空间中的头脑风暴优化

A、原始的头脑风暴优化算法

详见：BSO

B、BSO-OS

本文中，在一维目标空间中实施收敛运算，以模仿问题所有者在应用BSO解决单目标优化问题时所选择的更好的想法。算法2给出了目标空间（BSO-OS）中BSO的过程。

1、前perce%个体被划分为精英，剩余个体被划分为普通个体

根据他们的适应度值对所有个体从最佳到最差进行排名。然后，根据个体的排名将所有个体分为两类。前perce%个体被划分为精英，剩余(100-perce)%个体被划分为普通个体。“精英”类似于原始BSO中的聚类中心，而“正常个体”类似于原始BSO中的其他非聚类中心个体。当然，可以将个体划分为更多类别，但是在本文中，为了保持BSO-OS尽可能简单，可以将其划分为两个类别。

2、更新个体

由于BSO-OS中只有两种类别，因此，“更新个体”的方式将有所不同。与原始BSO相似，将基于一个或两个选定的个体生成新的个体。区别将首先是基于“精英”还是“正常”来确定生成新的个体，然后是基于一个还是两个选定的个体来确定生成新的个体。

算法3中给出了“更新个体”操作的伪代码，而概率“pe”是使用精英而不是正常来生成新个体的概率，概率“pone”是基于一个个体生成新个体的概率。当然，可以基于两个以上的个体生成一个新个体，但是在本文中，为了说明其有效性和效率，我们将其与原始BSO中的个体保持一致。在目标空间而不是在解空间中实施收敛运算的过程。

3、破坏随机选择的个体

为了减少由干扰操作带来的所选个体的随机性。在BSO-OS中，只有所选个体的一个随机选择的维的值将被替换为随机值，而不是由原始BSO中的随机生成的个体替换所选的个体。作为补偿，破坏操作将针对每个迭代执行，而不是针对每个迭代执行的可能性很小，例如20％。

三、实验参数

perce：0.1
pe：0.2
pone：0.8

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