耳廓狐作者：黄敬之 | 中国科学院大学
培养单位：中国科学院物理研究所
审核：王霆 | 中国科学院物理研究所副研究员
耳廓狐，学名Fennec fox，是一种小型的夜行性犬科动物，主要生活在非洲北部和亚洲西部的沙漠地区。这种狐狸因其显著的大耳朵而得名，这些耳朵不仅在比例上是所有狐狸种类中最大的，而且相对于它的身体大小也是非常大的。耳廓狐的体型较小，通常体长不超过60厘米，尾巴长约30厘米，耳朵占头部一半以上的长度，体重大约在1.5到3.5公斤之间。它们的皮毛通常是沙色或淡黄色，这种颜色与它们生活的沙漠环境相融合，有助于伪装和隐蔽。在食物方面，耳廓狐是杂食性动物，主要以植物、果实、昆虫、小型哺乳动物和鸟类为食。它们的饮食习性也随着季节和食物的可用性而变化。
那么这么大的耳朵有什么用处呢？
耳廓狐的大耳朵具有多种功能。首先，它们帮助耳廓狐散热，由于耳朵内部的血管网络，当血液流过这些耳朵时，热量会被散发出去，从而帮助动物在高温的沙漠环境中保持体温。其次，这些耳朵也是极好的听力工具，能够帮助耳廓狐捕捉到远离数公里之外的微弱声音，这对于捕食和避免天敌至关重要。
耳廓狐是最小的狐狸种类，它们具有一些独特的生存技能，其中包括出色的挖掘能力和逃避捕食者的策略。
耳廓狐的挖掘能力非常强大，这主要得益于它们敏锐的听觉和强壮的前肢。耳廓狐的大耳朵提供了非常敏锐的听觉。它们能够听到地下猎物的微弱声响，从而准确地定位猎物的位置。耳廓狐的前肢非常适应挖掘工作，它们的爪子和前掌结构使它们能够高效地在沙土中挖掘。一旦发现猎物，耳廓狐会迅速开始挖掘，它们的爪子能够快速移动沙土，直到捕捉到猎物。这种挖掘能力不仅帮助耳廓狐获取食物，也是它们在沙漠环境中生存的关键适应性特征。
耳廓狐在面对捕食者时，会展现出了高超的逃避技巧。由于耳廓狐是速度非常快的动物，它们可以在短时间内达到很高的速度，这使它们能够迅速逃离捕食者。此外耳廓狐在逃跑时还会突然改变奔跑方向，这种不规律的移动模式使得捕食者难以预测它们的行踪，从而增加了逃脱的机会。更加聪明的一点是，耳廓狐还会利用沙漠中的地形来躲避捕食者，例如，它们可能会利用沙丘或植被来遮挡视线，从而摆脱追踪。
刚刚我们介绍的这些逃避策略使得耳廓狐能够在野外生存环境中有效地躲避天敌，保持种群的延续。这些行为不仅体现了耳廓狐对环境的适应性，也为科学家和工程师提供了灵感，尤其是在计算机搜索优化算法领域，耳廓狐的生物学行为促进了仿生学和优化算法的发展。
比如在搜索算法中有一种以耳廓狐命名的优化算法（Fennec Fox Optimization, FFA），其算法灵感来自于刚刚我们提到的耳廓狐的挖掘能力和逃避策略 [1]。搜索算法的两大难题分别是如何提高局部搜索的效率和如何在全局搜索中避免陷入局部最优解。FFA算法通过模拟这两种行为来指导搜索过程，以寻找问题的最优解：
在局部搜索上，FFA算法在搜索空间中模拟耳廓狐挖掘的行为，通过在当前解的邻域内进行探索，寻找可能的更优解。这种局部搜索有助于算法在已知解附近进行细致的搜索，从而提高解的质量。
在全局搜索上，FFA算法还模拟耳廓狐逃避捕食者的行为，通过在整个搜索空间中随机跳跃，以避免陷入局部最优解，并寻找全局最优解。这种全局搜索有助于算法保持多样性，避免过早收敛。
通过这两种行为的结合，FFA算法在探索（避免陷入局部最优）和利用（改进当前解）之间取得了平衡，从而在解决优化问题时能够更有效地搜索解空间，并提高找到全局最优解的概率。这种平衡是元启发式算法成功的关键，因为它允许算法在保持广泛搜索的同时，也能够针对最有希望的区域进行深入探索。
其他仿生优化算法除了耳廓狐算法之外，仿照生物的搜索优化算法还有以下几种：
灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼社会结构和狩猎策略的优化方法。在这个算法中，灰狼群体被划分为四个等级：alpha、beta、delta和omega。其中，alpha狼作为领导者，主导决策制定；beta和delta狼则辅助alpha狼进行狩猎活动；而omega狼则处于从属地位，通常跟随其他成员行动。GWO算法通过模拟灰狼群体的狩猎过程，包括围捕、追捕和攻击等行为，来迭代更新解决方案。此外，算法引入了一个自适应参数，用以调节全局搜索与局部开发的比重，以达到更优的解 [2]。
鲸鱼优化算法（WOA）受到座头鲸狩猎行为的启发，特别是它们利用气泡网捕食的独特方式。在WOA中，候选解被视为一群鲸鱼，而最优解则代表了捕食目标。算法通过包围猎物、气泡网攻击和搜索猎物三种主要机制来更新鲸鱼的位置。在包围阶段，鲸鱼环绕猎物游动；气泡网攻击阶段则通过螺旋路径逐渐接近猎物；搜索阶段则涉及随机搜索猎物的行为。这三种机制的结合使得WOA能够有效地在搜索空间内进行探索 [3]。
麻雀搜索算法（SSA）模仿了麻雀觅食和警戒捕食者的行为模式。在SSA中，麻雀群体分为探索者和追随者两类。探索者在已知最佳位置周围寻找食物，并利用levy飞行模式来加强全局搜索能力；追随者则跟随探索者，在较小的区域内寻找食物。一旦探索者发现捕食者的迹象，整个麻雀群体会迅速飞往安全的区域。这种机制使得SSA能够在全局搜索和局部开发之间实现平衡，有效解决各类优化问题 [4]。
以上这几种搜索优化算法分别仿照了不同的生物类群进行学习，有兴趣的小伙伴可以了解一下。可见，大自然是人类认知的宝库，尽管人类科技已经日新月异，我们仍然能从大自然中学到很多。
参考文献
[1]E. Trojovská, M. Dehghani, and P. Trojovský, "Fennec Fox Optimization: A New Nature-Inspired Optimization Algorithm," IEEE Access 10, 84417–84443 (2022).
[2.]
[3].S. Mirjalili and A. Lewis, "The Whale Optimization Algorithm," Adv. Eng. Softw. 95, 51–67 (2016).
[4].
编辑：穆梓
