猫群算法优化进展：智能搜索与聚类方法

猫群算法是一种源自生物启发式的智能优化算法，它模拟猫科动物的行为特征，尤其是狮子、老虎、豹子等猫科动物的搜索和跟踪能力，用于解决复杂的优化问题。该算法最初由Shu-An Chu等人在2006年提出，主要应用于控制科学与工程领域，特别适用于组合优化、图像处理、多目标优化、模式识别、数据分类和数据聚类等问题。 Samosa Budi等人在2009年的研究中，针对聚类问题引入了猫群算法，而Youg-Gun Liu等人在2010年进一步改进了算法，引入了元启发式方法，寻求最优的数据集聚类方法。他们还发展出了如K-哈密顿均值猫群优化聚类法，以及K-哈密顿均值猫群优化算法，旨在提高算法的性能。 范凯波在2011年结合群体智能计算，提出了基于猫群算法优化的k-均值聚类算法，用于车辆目标的分类，展示了算法在实际问题中的应用潜力。另外，Orouskhaui Maysam等人在2011年为了提升算法的收敛性，引入了加权平均惯性概念，通过在位置更新方程中加入新的参数和速率更新方程，提出了加权平均惯性猫群算法，这有助于算法在复杂问题上找到更精确的解决方案。 猫群算法的核心包括四个基本要素：变化数(CDC)代表单只猫在搜索过程中变异维度的随机选取；记忆池(SMP)记录猫的搜索历史，用于选择最佳位置；自身位置判断(SPC)决定是否允许重访先前位置；变化域(SRD)则控制搜索的范围。算法流程涉及确定猫的数量，进行搜寻模式和跟踪模式的交替，计算适应度值，保留最优解，以及随机划分猫群执行搜寻和跟踪任务，直至达到预设的迭代次数。 群体智能算法如猫群算法属于一类模仿生物群体行为的计算模型，它融合了粒子群优化、蚁群、混合虹跳和人工鱼群等多种算法的思想。这些算法在解决优化问题时，不仅具备全局搜索的能力，还能处理动态目标和适应环境变化。在应用方面，猫群算法已经在诸如系统辨识、流程规划等领域展现出显著的优势。