麻雀算法优化的dv-hop算法Matlab代码

由于麻雀算法是一种基于群体智能的优化算法，可以用于各种优化问题，因此需要更具体的问题描述才能使用麻雀算法优化dv-hop算法。以下是dv-hop算法的Matlab代码，供参考：

function [d, hop] = DV_Hop(R, G) % R:节点坐标，G:邻接矩阵
n = size(R, 1); % 节点数
D = zeros(n, n); % 距离矩阵
for i = 1:n-1
    for j = i+1:n
        d = norm(R(i,:)-R(j,:)); % 欧几里得距离
        D(i,j) = d;
        D(j,i) = d;
    end
end
% DV-Hop 算法
hop = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    neighbors = find(G(i,:)==1); % 邻居节点
    if isempty(neighbors)
        hop(i) = inf;
    else
        hop(i) = sum(D(i,neighbors)) / length(neighbors);
    end
end
% 非连通部分的 hop 赋为 inf
for i = 1:n
    if hop(i) == 0
        hop(i) = inf;
    end
end
% 计算节点间的距离
d = zeros(n, n);
for i = 1:n-1
    for j = i+1:n
        if hop(i) == inf || hop(j) == inf % 不连通
            d(i,j) = inf;
            d(j,i) = inf;
        else
            d(i,j) = sqrt((hop(i)-hop(j))^2 + D(i,j)^2);
            d(j,i) = d(i,j);
        end
    end
end
end

需要注意的是，dv-hop算法需要节点之间的距离矩阵和邻接矩阵作为输入，因此需要根据具体应用场景来确定这些参数的值。