麻雀搜索算法matlab
时间: 2023-09-02 09:14:24 浏览: 54
麻雀搜索算法是一种模拟自然界麻雀觅食行为的启发式优化算法,适用于求解复杂的非线性优化问题。下面是一个使用MATLAB实现麻雀搜索算法的示例代码:
```matlab
% 麻雀搜索算法实现
% 优化目标函数为f(x) = x^2,求解最小值
% 初始化参数
n = 20; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
w = 1; % 惯性权重
c1 = 2; % 个体加速系数
c2 = 2; % 全局加速系数
x_min = -10; % 取值范围
x_max = 10;
v_max = 0.1 * (x_max - x_min); % 最大速度
x = x_min + (x_max - x_min) * rand(n, 1); % 初始化位置
v = -v_max + 2 * v_max * rand(n, 1); % 初始化速度
pbest = x; % 个体历史最优位置
gbest = x(1); % 全局历史最优位置
% 迭代优化
for i = 1:max_gen
% 更新速度和位置
v = w * v + c1 * rand(n, 1) .* (pbest - x) + c2 * rand(n, 1) .* (gbest - x);
v(v > v_max) = v_max;
v(v < -v_max) = -v_max;
x = x + v;
x(x > x_max) = x_max;
x(x < x_min) = x_min;
% 计算适应度并更新历史最优位置
fx = x.^2;
for j = 1:n
if fx(j) < pbest(j)
pbest(j) = fx(j);
end
end
[~, idx] = min(fx);
if fx(idx) < gbest
gbest = fx(idx);
end
end
% 输出结果
fprintf('最优解为%f\n', gbest);
```
在上述代码中,我们定义了一个种群大小为20的麻雀群体,每个麻雀的初始位置和速度都是随机生成的。在每次迭代中,根据当前位置和速度计算新的位置和速度,并计算适应度值,更新个体历史最优位置和全局历史最优位置。最终输出全局历史最优位置对应的适应度值作为最优解。