MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】火烈鸟搜索优化算法（FSA）（附python代码实现）

前言

火烈鸟搜索算法(flamingo search algorithm，fsa)是一种模拟火烈鸟群体觅食行为的新型智能优化算法，可以用于路径规划领域。根据fsa的寻优过程可知，fsa存在以下不足：(1)初始化种群位置是随机的，不能保证种群质量；(2)在个体的迭代更新过程中缺少变异机制，导致种群多样性减少，难以跳出当前局部空间，容易陷入局部最优停滞。因此，fsa在路径规划中存在易陷入局部最优、后期收敛性慢、稳定性差等缺陷，往往达不到理想的路径规划效果。

知识拓展

从Deepmind火烈鸟看多模态研究发展趋势

随着 Transformer模型 的出现，预训练模型在近年来开始以惊人的速度发展，从 Bert 开始到 GPT-3 到 MAE ，预训练模型在 NLP 和 CV 领域的一系列任务上取得巨大成功。 由于大规模预训练模型往往蕴含着丰富的知识，仅仅通过对特定任务进行微调，即可取得非常好的效果。因此，这两个领域中，绝大多数任务都已经被预训练模型所统治。

单模态预训练模型分类[1]

在多模态领域，超大规模预训练模型也已经进入了白热化阶段，各种大规模预训练模型层出不穷。最常见的多模态预训练大模型往往是通过图像-文本对进