麻雀搜索算法matlab实例

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm）是一种基于麻雀行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食、繁殖和迁徙等行为中的策略，具有全局搜索能力和较快的收敛速度。下面是一个使用 MATLAB 实现的麻雀搜索算法示例：

function [bestSol, bestFit] = sparrow_search(n, m, lb, ub, maxIter, objFunc)
% n: 种群大小
% m: 变量个数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% maxIter: 最大迭代次数
% objFunc: 目标函数句柄

% 初始化种群
X = repmat(lb, n, m) + rand(n, m) .* repmat(ub-lb, n, 1);
fit = feval(objFunc, X);

% 记录最优解和最优适应度
[bestFit, idx] = min(fit);
bestSol = X(idx, :);

for iter = 1:maxIter
    % 计算每个个体的适应度值
    fit = feval(objFunc, X);
    
    % 更新最优解和最优适应度
    [newBestFit, idx] = min(fit);
    if newBestFit < bestFit
        bestFit = newBestFit;
        bestSol = X(idx, :);
    end
    
    % 计算每个个体的速度和位置
    for i = 1:n
        r1 = rand(1, m);
        r2 = rand(1, m);
        r3 = rand(1, m);
        r4 = rand(1, m);
        r5 = rand(1, m);
        r6 = rand(1, m);
        r7 = rand(1, m);
        r8 = rand(1, m);
        r9 = rand(1, m);
        r10 = rand(1, m);
        
        V(i,:) = r1 .* V(i,:) + r2 .* (bestSol - X(i,:)) + ...
            r3 .* (X(idx,:) - X(i,:)) + r4 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + ...
            r5 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + r6 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + ...
            r7 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + r8 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + ...
            r9 .* (X(randi(n),:) - X(i,:)) + r10 .* (X(randi(n),:) - X(i,:));
        
        % 限制速度范围
        V(i,:) = max(V(i,:), lb - X(i,:));
        V(i,:) = min(V(i,:), ub - X(i,:));
        
        % 更新位置
        X(i,:) = X(i,:) + V(i,:);
        
        % 限制位置范围
        X(i,:) = max(X(i,:), lb);
        X(i,:) = min(X(i,:), ub);
    end
end
end

其中，`n` 表示种群大小，`m` 表示变量个数，`lb` 和 `ub` 分别表示变量的下界和上界，`maxIter` 表示最大迭代次数，`objFunc` 是目标函数句柄。在算法中，每个个体的速度和位置的更新都受到多个因素的影响，包括当前最优解、历史最优解和随机扰动等。通过不断迭代，算法可以逐渐收敛到全局最优解。