非洲秃鹫优化算法（Vulture Optimization, VO）是一种基于自然界中非洲秃鹫觅食行为的群体智能优化算法。这种算法由Seyedali Mirjalili教授在2016年提出，旨在模拟非洲秃鹫在寻找食物时的社会互动和觅食策略，以解决复杂的优化问题。
非洲秃鹫是一种食腐动物，它们通常在天空中盘旋，寻找地面上的动物尸体。当一只秃鹫发现食物时，它会降落并开始进食。其他秃鹫会被这只秃鹫的行为吸引，并聚集在食物周围。这种觅食行为体现了秃鹫之间的信息共享和社会协作。
VO算法的主要特点包括：
领导者-追随者机制：算法中的一部分个体（领导者）负责探索新的食物源，而其他个体（追随者）则根据领导者的信息来更新自己的位置。
动态调整：秃鹫的觅食行为会根据食物的质量和数量动态调整，这在算法中体现为对解的更新策略。
简单易懂：算法的概念和实现相对简单，易于理解和应用。
全局搜索能力：通过模拟秃鹫的觅食行为，算法能够有效地进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
VO算法的基本步骤如下：
初始化：随机生成初始种群（秃鹫群体），并计算每个个体的适应度。
领导者选择：根据适应度选择一个或多个领导者（最佳个体）。
追随者更新：追随者个体根据领导者的位置和自身的适应度来更新自己的位置。
领导者更新：领导者个体根据追随者的信息和其他领导者的信息来更新自己的位置。
终止条件：当达到预定的迭代次数或适应度满足特定条件时，算法终止。
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#include <random>
#include <numeric>
#include <limits>// ... (same as HHO, define sphere_fitness)void vo(std::vector<double>& best_position, int dim, int pop_size, int max_iter) {std::random_device rd;std::mt19937 gen(rd());std::uniform_real_distribution<> dis(-5.12, 5.12);std::vector<std::vector<double>> population(pop_size, std::vector<double>(dim));std::vector<double> fitness_values(pop_size);std::vector<double> best_solution(dim);auto initialize_population = [&population, &dis, &gen]() {// ... (same as HHO)};auto evaluate_population = [&fitness_values, &sphere_fitness](const std::vector<std::vector<double>>& population) {// ... (same as HHO)};auto update_individual = [&dis, &gen]() {// ... Implement the update logic for a single individual.// This should be based on the VO algorithm's rules.// ...};initialize_population();evaluate_population();find_best(best_solution, fitness_values[0], population);for (int iter = 0; iter < max_iter; ++iter) {for (auto& individual : population) {update_individual(individual);evaluate_population();if (fitness_values[population.size() - 1] < best_fitness) {best_fitness = fitness_values[population.size() - 1];best_solution = individual;}}}
}int main() {std::vector<double> best_position(2);vo(best_position, 2, 20, 100);std::cout << "Best position: [" << best_position[0] << ", " << best_position[1] << "]" << std::endl;return 0;
}
