蛇群算法（Snake Swarm Algorithm）是一種受自然界中蛇群行為啟發的最佳化算法。它模擬了蛇群在尋找食物、避免障礙物以及捕食過程中的行為特徵和群體行為模式。蛇群算法是一種基於種群的最佳化算法，其中每個個體代表一個解，通過不斷地搜尋空間中的解來尋找最優解。
蛇群算法通過模擬蛇群的覓食行為，調整蛇的位置和方向，以找到最優解。這種算法能夠在解空間中進行有效的全局搜尋，並能夠自適應地調整搜尋策略，以適應不同的最佳化問題。
此外，蛇群算法已經與其他機器學習算法相結合，用於最佳化和改進模型的性能。例如，SO-RF（Snake Swarm-optimized Random Forest）算法結合了蛇群算法和隨機森林算法，用於風電數據的回歸預測；SO-BiLSTM（Snake Swarm Optimization-based Bidirectional Long Short-Term Memory）算法則將蛇群算法套用於雙向長短期記憶神經網路的訓練過程中，以提高數據分類預測的準確性和效率。
綜上所述，蛇群算法是一種能夠有效搜尋解空間並找到全局最優解的最佳化算法，它能夠自適應地調整搜尋策略，並且能夠與其他機器學習算法結合，提高模型的性能和泛化能力。