实现麻雀搜索算法的matlab代码
时间: 2023-09-30 18:13:04 浏览: 39
麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,简称SSA)是一种模拟麻雀觅食行为的群体智能优化算法。以下是基于matlab实现的SSA代码示例:
```matlab
function [bestX, bestF] = SSA(fobj, lb, ub, dim, N, T, alpha, beta, gamma)
% fobj: 目标函数句柄
% lb: 自变量下限
% ub: 自变量上限
% dim: 自变量维度
% N: 种群大小
% T: 迭代次数
% alpha: 步长缩放因子
% beta: 步长缩放因子
% gamma: 步长缩放因子
% 初始化
X = rand(N, dim) .* (ub - lb) + lb; % 随机生成初始解
X_f = feval(fobj, X); % 计算初始解的目标函数值
bestX = zeros(1, dim); % 记录历史最优解
bestF = inf; % 记录历史最优解的目标函数值
for t = 1:T % 迭代
for i = 1:N % 更新位置
r1 = rand(1, dim);
r2 = rand(1, dim);
r3 = rand(1, dim);
S = r1 .* (X(i, :) - alpha .* (r2 .* (bestX - X(i, :)) + r3 .* (X(randi(N), :) - X(i, :))));
S = min(max(S, lb), ub); % 边界处理
S_f = feval(fobj, S); % 计算新位置的目标函数值
if S_f < X_f(i)
X(i, :) = S;
X_f(i) = S_f;
end
end
[X_f_min, X_f_min_idx] = min(X_f); % 找到最优解
if X_f_min < bestF
bestX = X(X_f_min_idx, :);
bestF = X_f_min;
end
alpha = alpha * beta; % 更新步长缩放因子
end
end
```
使用示例:
```matlab
% 目标函数:Rastrigin函数
fobj = @(x) sum(x .^ 2 - 10 * cos(2 * pi .* x)) + 10 * size(x, 2);
lb = -5.12;
ub = 5.12;
dim = 30;
N = 50;
T = 100;
alpha = 1;
beta = 0.99;
gamma = 2;
[bestX, bestF] = SSA(fobj, lb, ub, dim, N, T, alpha, beta, gamma);
disp(bestX);
disp(bestF);
```
其中,本示例使用Rastrigin函数作为目标函数,自变量下限为-5.12,上限为5.12,自变量维度为30,种群大小为50,迭代次数为100。步长缩放因子分别为1和0.99,步长缩放因子更新方式为线性减小。最终输出历史最优解及其目标函数值。