tent混沌麻雀搜索算法matlab

Tent混沌麻雀搜索算法是一种改进的麻雀搜索算法，用于寻找最优权值阈值。该算法通过引入优进策略和混沌搜索机制，将麻雀分为两类并执行不同的进化机制，以提高粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。通过混合算法，该方法在标准测试函数的仿真优化中展现出较强的求解能力，具有高效的寻优效率、良好的全局性能和稳定的优化结果。与单一的随机搜索方法如标准粒子群优化算法和遗传算法相比，该混合算法在较大规模的复杂问题上表现出明显的优势。\[1\]\[2\]

在使用Tent混沌麻雀搜索算法进行优化时，通常需要对数据进行归一化处理。这可以通过使用mapminmax函数将输入数据和输出数据归一化到指定的范围内来实现。例如，可以使用mapminmax函数将输入数据input_train归一化到0到1的范围内，并将相应的归一化参数应用于测试数据input_test。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【BP回归预测】基于matlab Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1707期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/122892367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【优化求解】基于tent混沌改进麻雀优化算法matlab源码](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/120689701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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