引言

本期介绍了一种名为极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法。极光是一种独特的自然奇观，当来自太阳风的高能粒子在地磁场和地球大气层的影响下汇聚在地球两极时，就会发生极光。该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR 1区、中科院 Top SCI期刊 Neurocomputing。

通过高能带电粒子绕电感磁力线向前旋转的运动过程提出了旋转运动;然后，综合了带电粒子的能量、速度、轨迹以及大气中的成分和条件，提出了极光椭圆行走的概念，极光在天空中呈现出椭圆形的发光环带。最后，利用高能带电粒子在飞行过程中不断相互碰撞的现象，提出了粒子碰撞策略。

1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化：

2.旋转运动。 当这些粒子接近地球时，它们会遇到地球磁场的阻力，并在其影响下向各个方向辐射。在这个过程中，接近地球的带电粒子与地球磁场相互作用，沿着磁场线经历旋转运动，这是一种用洛伦兹力描述的现象。

3.极光椭圆漫步。极光倾向于沿着一个被称为极光椭圆的椭圆带形成。极光椭圆的大小取决于行星际磁场的南北分量，其边界随地磁活动而变化。在这种现象中，地球复杂的大气层进一步促进了各种高能粒子的运动。

4.粒子碰撞。在太阳风中，电子和质子等带电粒子以高速从太阳飞向地球，并在撞击大气层时相互碰撞。当它们进入地球磁场并受到磁力线的引导时，它们沿着地球极地附近的磁力线移动。在这个过程中，改变了速度和方向的高能粒子相互猛烈碰撞。这些碰撞可以导致能量的转移和能量形式的转换，进一步增强极光形成的过程。

PLO伪代码：

03. 对比验证

原文作者为了评估PLO的性能，设计了一个定性分析实验来评估其探索问题空间和寻找解决方案的能力。利用IEEE CEC2014的30个基准函数，将PLO算法与9种经典算法和8种高性能算法进行了比较。此外，我们利用IEEE CEC2022中的12个基准函数，将PLO与该领域当前最先进的方法进行了比较和分析。

 

参考文献

Chong Yuan, Dong Zhao, Ali Asghar Heidari, Lei Liu, Yi Chen, Huiling Chen,Polar lights optimizer: Algorithm and applications in image segmentation and feature selection,Neurocomputing,Volume 607,2024,128427,ISSN 0925-2312, 

https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128427.

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