麻雀搜索算法MATLAB程序
时间: 2023-09-02 15:08:48 浏览: 49
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)是一种基于群体智能的优化算法,该算法的核心思想是模拟麻雀在觅食时的行为,通过“觅食-侦查-追逐”三个行为来实现对问题的优化。下面是一个基于MATLAB的简单实现:
```matlab
function [best_pos, best_fit] = ssa(fobj, lb, ub, dim, max_iter, sparrow_num)
% 参数说明:
% fobj: 目标函数
% lb: 变量下界
% ub: 变量上界
% dim: 变量维度
% max_iter: 最大迭代次数
% sparrow_num: 雀群数量
% 初始化雀群
sparrows = rand(sparrow_num, dim) .* (ub - lb) + lb;
% 计算初始适应度
fit = feval(fobj, sparrows');
% 记录最优解
[best_fit, best_idx] = min(fit);
best_pos = sparrows(best_idx, :);
for i = 1:max_iter
% 计算适应度权重
w = fit ./ sum(fit);
% 计算新的位置
for j = 1:sparrow_num
r1 = rand();
r2 = rand();
r3 = rand();
c = floor(1 + rand() * dim);
if r1 < w(j)
sparrows(j, c) = sparrows(j, c) + r2 * (best_pos(c) - sparrows(j, c)) + r3 * (ub(c) - lb(c));
else
k = floor(1 + rand() * sparrow_num);
sparrows(j, c) = sparrows(j, c) + r2 * (sparrows(k, c) - sparrows(j, c)) + r3 * (ub(c) - lb(c));
end
end
% 边界处理
sparrows(sparrows < lb) = lb;
sparrows(sparrows > ub) = ub;
% 计算新的适应度
fit = feval(fobj, sparrows');
% 更新最优解
[tmp_fit, tmp_idx] = min(fit);
if tmp_fit < best_fit
best_fit = tmp_fit;
best_pos = sparrows(tmp_idx, :);
end
% 显示迭代过程
disp(['Iteration ' num2str(i) ', Best Fitness = ' num2str(best_fit)]);
end
end
```
接下来可以使用该函数来求解目标函数的最小值,例如:
```matlab
fobj = @(x) sum(x.^2);
lb = -10 * ones(1, 10);
ub = 10 * ones(1, 10);
dim = 10;
max_iter = 100;
sparrow_num = 50;
[best_pos, best_fit] = ssa(fobj, lb, ub, dim, max_iter, sparrow_num);
```
其中,目标函数为 $f(x) = \sum_{i=1}^{10}x_i^2$,变量下界和上界均为 $[-10, 10]$,变量维度为 $10$,最大迭代次数为 $100$,雀群数量为 $50$。最终输出最优解的位置和适应度。