麻雀搜索算法MATLAB完整代码
时间: 2023-09-02 10:08:38 浏览: 45
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)是一种基于鸟类行为的群体智能优化算法,适用于解决优化问题。以下是MATLAB的完整代码实现:
```matlab
% 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)MATLAB代码实现
% 作者:AI爱好者
% 日期:2021年7月10日
%% 初始化参数
clc;
clear;
close all;
% 目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 参数设置
dim = 2; % 变量维度
N = 30; % 种群数量
T = 30; % 迭代次数
lb = [-10, -10]; % 变量下限
ub = [10, 10]; % 变量上限
%% 初始化种群
X = repmat(lb, N, 1) + rand(N, dim) .* repmat(ub - lb, N, 1); % 随机初始化种群
V = zeros(N, dim); % 速度初始化为0
fit = zeros(N, 1); % 适应度初始化为0
%% 迭代优化
for t = 1:T
% 计算适应度
for i = 1:N
fit(i) = fun(X(i, :));
end
% 更新最优解
[bestfit, bestidx] = min(fit);
bestsol = X(bestidx, :);
% 更新速度和位置
for i = 1:N
% 计算麻雀运动向量
J = randperm(N);
j = J(1);
if fit(i) < fit(j)
sparrow = X(i, :) + rand(1, dim) .* (X(j, :) - X(i, :));
else
sparrow = X(i, :) - rand(1, dim) .* (X(j, :) - X(i, :));
end
% 更新速度和位置
V(i, :) = rand(1, dim) .* V(i, :) + rand(1, dim) .* (bestsol - X(i, :)) + rand(1, dim) .* (sparrow - X(i, :));
X(i, :) = X(i, :) + V(i, :);
% 边界处理
X(i, :) = max(X(i, :), lb);
X(i, :) = min(X(i, :), ub);
end
% 输出迭代信息
disp(['Iteration ' num2str(t) ', Best Fitness = ' num2str(bestfit)]);
end
%% 结果展示
disp('Optimization Results:');
disp(['Best Fitness = ' num2str(bestfit)]);
disp(['Best Solution = ' num2str(bestsol)]);
```
该代码实现了一个简单的测试函数,目标函数为$f(x)=x_1^2+x_2^2$。用户也可以根据自己的需求修改目标函数。在代码中,种群数量$N=30$,迭代次数$T=30$,变量维度$dim=2$,变量下限$lb=[-10,-10]$,变量上限$ub=[10,10]$。用户可以根据自己的问题进行相应的调整。