螺旋优化算法

在数学中，螺旋优化（SPO）算法是一种受到自然界中螺旋现象启发的元启发式算法。xxx个SPO算法是在二维螺旋模型的基础上为二维无约束优化提出的。通过将二维螺旋模型概括为n维螺旋模型，扩展到n维问题。SPO算法有有效的设置：周期性下降方向设置和收敛设置。

专注于螺旋现象的动机是由于洞察到产生对数螺旋的动力学具有多样化和强化的行为。多样化行为可以用于全局搜索（探索），而强化行为可以围绕当前发现的良好解决方案进行密集搜索（开发）。

SPO算法是一种没有目标函数梯度的多点搜索算法，它使用多个螺旋模型，可以被描述为确定性的动态系统。当搜索点沿着对数螺旋轨迹向共同中心（定义为当前最佳点）移动时，可以找到更好的解决方案，并且可以更新共同中心。

xxx迭代下的最小化问题的一般SPO算法{displaystylek_{max}}（终止准则）下的最小化问题的一般SPO算法如下(终止标准)如下。0）设定搜索点的数量设置1（周期性下降方向设置）该设置是在xxx迭代下对高维问题的一种有效设置{displaystylex_{i}(0)~(i=1,ldots,m)}共同确保螺旋模型周期性地产生下降方向。一起确保螺旋模型周期性地产生下降方向。的条件是的条件，在搜索终止的情况下利用周期性的下降方向{displaystyled_{j,i}(0)