改进麻雀搜索算法的matlab代码

改进麻雀搜索算法的MATLAB实现
改进后的麻雀搜索算法 (Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA) 是一种基于群体智能优化技术的方法，旨在提高原始SSA的收敛速度和全局搜索能力。以下是ISSA的一个基本框架及其MATLAB实现代码：
function [BestFitness,BestPosition]=ISSA(MaxIter,N,dim,lb,ub,fobj)
% MaxIter: 最大迭代次数
% N: 种群数量
% dim: 维度数
% lb: 下界向量
% ub: 上界向量
% fobj: 目标函数句柄

%% 初始化种群位置
X=lb+(ub-lb).*rand(N,dim);
fitness=fobj(X);

[sorted_fitness,Index]=sort(fitness,'ascend');
DiscoveryRate=0.2; % 发现者的比例
FollowerRatio=0.1; % 跟随者更新的比例因子
ST=0.8; % 预警值
Z=ones(1,dim); % 辅助变量初始化

for t=1:MaxIter

%% 更新发现者的位置
PD=(sin(pi*(t/MaxIter))^2)*(ones(1,dim));

for i=1:N
if rand<PD(i)
X(i,:)=X(i,:)+Z.*((ub-lb).*rand(1,dim)-0.5*ones(1,dim));
end

if fitness(i)>sorted_fitness(round(DiscoveryRate*N))
R2=rand;

if R2>ST &amp;&amp; t<=round(ST*MaxIter)
X(i,:) = BestPosition + Z.*(rand(1,dim)*abs(BestPosition-X(i,:)));

elseif R2<=ST || t>round(ST*MaxIter)
idx=find(sorted_fitness==min(fitness),1);
X(i,:) = X(idx,:) + Z.*(rand(1,dim)*abs(X(idx,:)-X(i,:)));
end

else
k=randi([1 round(DiscoveryRate*N)]);
X(i,:) = X(k,:) + Z.*(X(k,:)-X(i,:));
end
end

%% 更新跟随者的位置
for j=N:-1:floor(N*(1-FollowerRatio))+1
l=randperm(j-1,Floor(FollowerRatio*j));

for m=l
X(m,:) = X(m,:) + abs(X(m,:)-X(j,:)).*((log(rand)./(rand+eps))^(1/dim));
end
end

%% 边界处理与适应度评估
for n=1:N
X(n,:) = max(min(X(n,:),ub),lb);
fitness(n) = fobj(X(n,:));
end

[~,bestIdx]=min(fitness);
CurrentBest=X(bestIdx,:);

if fobj(CurrentBest)<fobj(BestPosition)
BestPosition=CurrentBest;
BestFitness=fobj(BestPosition);
end

disp(['Iteration ',num2str(t),' : Best Fitness=', num2str(BestFitness)]);
end
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此段代码实现了改进版的麻雀搜索算法，在保持原有机制的基础上引入了一些新的策略来增强探索能力和防止早熟收敛[^1]。