摘要:针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSA)。首先,通过改进 Tent 混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力;其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生 Tent 混沌序列,...
为了解决这些问题,本文提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(Chaotic Sparrow Search Optimization Algorithm, CSSOA)。该算法将混沌理论引入麻雀搜索算法中,通过对搜索过程中的种群初始化、搜索策略、位置更新等环节进行改进,有效提高了算法的搜索效率和全局优化能力。 本文首先简要介绍了麻雀搜索算法的基本原理和研究现状,然后...
摘要:针对麻雀算法初始化种群盲目性、全局搜索能力尚差容易陷入局部最优等问题,提出了一种逐维高斯变异的混沌麻雀优化算法.该算法首先利用singer混沌映射策略对种群进行初始化,克服种群初始化的盲目性。然后引入翻筋斗觅食策略来提高种群的全局搜索能力,最后引入惯性权重因子,针对最优原子采用逐维度高斯变异,提高其跳出局部...
混沌麻雀搜索优化算法是一种基于自然界鸟群觅食行为的优化算法。该算法借鉴了鸟群在寻找食物过程中的行为特征,如观察、跟随、鸣叫等,通过模拟鸟群之间的相互作用来达到全局最优解。与传统的优化算法相比,混沌麻雀搜索优化算法具有更强的鲁棒性和适应性,能够在不同的领域解决复杂的优化问题。 混沌麻雀搜索优化算法具有以...
考虑到高斯分布较好的局部搜索能力,以及Tent混沌序列遍历均匀、收敛快等特点,提出一种混沌麻雀搜索优化算法(Chaos Sparrow Search Optimization Algorithm,CSSOA)。该算法首先利用Tent混沌映射初始化种群,使得初始个体尽可能分布均匀,同时引入高斯变异和混沌扰动,当种群出现"聚集"或者"发散"时对个体进行调整,帮助个体跳出局部...
基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法(CGSSA)优化BP神经网络(CGSSA-BP)的回归预测(含优化前后对比)MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序,可以读取EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。
简介: 基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法求解单目标优化问题附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器 信号处理图像处理路径规划...
【回归预测】基于matlab Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1552期】,一、麻雀算法简介麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是于2020年提出的。SSA主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为
麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化算法, 在2020 年由Xue 等[15] 提出,主要是受麻雀的觅食 和反哺食行为启发,具有寻优能力强、收敛速度快的特点。麻雀搜索算法将整个麻雀种群分为三类,即寻找食物的生产者,抢夺食物的加入者和发现危险的警戒者。生产者和加入者可以相互转化,但各自在 种群中的占比不会发生变化。
SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量 if(max(size(ub)) == 1) ub = ub.*ones(1,dim); lb = lb.*ones(1,dim); end %种群初始化 X0=initialization(pop,dim,ub,lb); X = X0; %计算初始适应度值 fitness = zeros(1,pop); ...