麻雀搜索算法收敛曲线图代码

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新型的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀的觅食行为。为了展示麻雀搜索算法的收敛过程，我们可以绘制其收敛曲线图。以下是一个使用Python绘制收敛曲线图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 麻雀搜索算法模拟
def sparrow_search_algorithm(func, dim, pop_size, max_iter):
    # 初始化种群
    pos = np.random.uniform(-10, 10, (pop_size, dim))
    fitness = np.apply_along_axis(func, 1, pos)
    
    # 找到当前最优解
    best_idx = np.argmin(fitness)
    best_pos = pos[best_idx].copy()
    best_fitness = fitness[best_idx]
    
    # 记录收敛曲线
    convergence_curve = []
    
    for iter in range(max_iter):
        # 更新位置
        for i in range(pop_size):
            # 随机选择一个麻雀
            j = np.random.randint(pop_size)
            while j == i:
                j = np.random.randint(pop_size)
            
            # 更新位置
            r = np.random.rand()
            if r < 0.5:
                pos[i] += np.random.rand() * (pos[j] - pos[i])
            else:
                pos[i] += np.random.rand() * (best_pos - pos[i])
            
            # 边界处理
            pos[i] = np.clip(pos[i], -10, 10)
        
        # 计算适应度
        fitness = np.apply_along_axis(func, 1, pos)
        
        # 更新最优解
        current_best_idx = np.argmin(fitness)
        if fitness[current_best_idx] < best_fitness:
            best_pos = pos[current_best_idx].copy()
            best_fitness = fitness[current_best_idx]
        
        # 记录当前最优适应度
        convergence_curve.append(best_fitness)
    
    return best_pos, best_fitness, convergence_curve

# 测试函数（以Sphere函数为例）
def sphere(x):
    return np.sum(x**2)

# 参数设置
dim = 10
pop_size = 30
max_iter = 100

# 运行麻雀搜索算法
best_pos, best_fitness, convergence_curve = sparrow_search_algorithm(sphere, dim, pop_size, max_iter)

# 绘制收敛曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(convergence_curve, label='Best Fitness')
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Fitness')
plt.title('Convergence Curve of Sparrow Search Algorithm')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码首先定义了一个麻雀搜索算法的模拟函数 `sparrow_search_algorithm`，然后使用Sphere函数作为测试函数进行优化。最后，使用Matplotlib库绘制了算法的收敛曲线图。