引言
近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的元启发式算法——基于状态的优化算法Status-based Optimization，SBO。这是一种受人类地位提升欲望启发的高效算法。通过模拟个体如何寻求接近、向高地位人物学习或从高地位人物那里获取资源，SBO将这些社会模式转化为具有挑战性的优化任务的强大计算方法。于2025年5月最新在线发表在JCR 1区，中科院2区 SCI计算机类期刊 Neurocomputing 。
本节简要介绍SBO算法数学建模。SBO算法模拟了人类攀登社会阶梯的基本动力——这种行为根植于我们对自我完善的需求。这个野心反映了优化的核心目标：迭代优化。就像人们通过与成功的同伴建立联系而获得优势一样，SBO代理从高性能解决方案中学习以提高搜索效率。
1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。初始化阶段通过生成两个种群为SBO算法奠定基础
2. 精英参与：在精英参与阶段，SBO算法复制了人类社会地位结构的复杂动态，以增强对最优解决方案的搜索。这一阶段模拟个人从高地位的导师（算法中的精英代理）那里寻求指导，以加快他们的进步。与孤立的家庭框架不同，这种发展通过在不同的社会单位之间建立相互联系而超越了独立的群体，创造了一种更具适应性和更强大的搜索机制。
3. 资源获取：资源获取阶段是通过获取和利用有价值的见解（如人际网络中的社会资本）从勘探过渡到开发的关键阶段。
SBO算法伪代码：
03. 对比验证
原文作者对各种元启发式算法（如基于人类行为、经典方法和最先进技术的算法）的综合比较分析，验证了其在IEEE CEC 2017测试套件定义的10、30、50和100个问题维度上的优势。此外，SBO通过在9个高维数据集上识别出比8个已建立的二元优化器更少但更相关的特征，在特征选择方面表现出色。在3个阈值水平的多阈值图像分割应用中进一步验证了该算法的适应性。
参考文献
Jian Wang, Yi Chen, Chenglang Lu, Ali Asghar Heidari, Zongda Wu, Huiling Chen,
The Status-based Optimization: Algorithm and comprehensive performance analysis,
Neurocomputing,2025,130603,https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130603.
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Status-based Optimization (SBO)-2025.zip
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