文章 "动物迁徙优化（AMO）算法"

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本文介绍了AMO算法，该算法通过模拟动物的季节性迁徙来寻找适合生存和繁殖的最优条件。AMO的主要特点包括使用拓扑邻域和概率更新机制，使得其易于实现，并且能够灵活应用于各种优化任务。

AMO算法模拟了动物长距离移动的三个主要组成部分：避免与邻近个体发生碰撞、与群体（群体）保持相同方向移动以及保持彼此之间的适当距离。这些原则不仅有助于避免冲突，还维持了集体行为，这对于在野外生存至关重要。

AMO算法中的优化阶段。该算法在一个迭代中包含两个关键的优化阶段：

• 迁徙：在这个阶段，个体的位置会根据其邻居进行更新。
  
• 种群更新：在这个阶段，个体部分地被新的个体替换，替换的概率取决于个体在群体中的位置。

模拟迁徙动物的集体行为可以成为解决复杂优化问题的有效方法。该算法尝试对搜索空间的平衡探索和对已找到的最优解决方案的利用，模仿自然过程。

作者：Andrey Dik