随机生成初始麻雀种群: X_i = X_{min} + rand(0,1) \times (X_{max} - X_{min}) - X_i:第i个麻雀的位置 - X_{min}, X_{max}:搜索空间的下界和上界 3.2 发现者更新 发现者占种群的10%-20%,位置更新公式: $$X_i^{t+1} = \begin{cases} X_i^t \times exp(-\frac{i}{α \tim...
为简单起见,当f_{i}>f_{g}表示此时的麻雀正处于种群的边缘,极其容易受到捕食者的攻击。X_{best}表示这个位置的麻雀是种群中最好的位置也是十分安全的。f_{i}=f_{g}时,这表明处于种群中间的麻雀意识到了危险,需要靠近其它的麻雀以此尽量减少它们被捕食的风险。K表示麻雀移动的方向同时也是步长控制参数。 其伪...
麻雀搜索算法[1](Sparrow Search Algorithm, SSA)于2020年提出,主要通过模仿麻雀的觅食行为和反捕食行为实现位置寻优,以找到部分NP问题的局部最优值。 在该算法的预设中,麻雀种群内部被分为发现者和跟随者两种角色,同时模仿真实的捕食情景,增加了麻雀的危险预警机制。 问题定义 下面以一个2维平面搜索问题为例,对SSA...
2、瞬态自适应麻雀搜索算法TASSA (1)瞬态搜索策略 发现者作为种群中适应度值最优的一部分个体,负责搜索并引领加入者向最佳觅食位置移动,因此其位置更新过程直接影响着 SSA的寻优性能,而发现者搜索范围的广度将进一步决定算法是否能找到更好的位置。当 时,发现者将按正态分布在当前区域随机移动;当 时,其位置更新受到...
一、麻雀算法优化LSSVM简介 1 标准麻雀算法 算法运算过程由探索者、追随者与预警者3部分构成,其中探索者与追随者的总数量与比例不变,根据适应度数值的改变,两者可以相互转化。通过觅食和反捕食行为来不断更新种群成员最优位置。 设种群数量为n,在第K次迭代中,探索者的位置更新方式如下: ...
分数阶麻雀优化算法是一种新型的群体智能优化算法,受麻雀觅食行为启发而提出,在2020年提出,具体可抽象为发现者-追随者模型,并加入侦查预警机制。 分数阶麻雀优化算法中每只麻雀个体只有一项属性:位置,可表示其所寻觅到的食物所在方位。对于每只麻雀个体,其可能有三种状态的改变: 1.充当发现者,带领种群寻觅食物。 2....
在本文中,我们将深入探讨matlab麻雀优化算法的约束条件,讨论其原理、特点以及应用。 1. 理解麻雀优化算法 麻雀优化算法是一种新兴的启发式优化算法,其灵感来源于麻雀在觅食过程中的行为。通过模拟麻雀觅食的行为,算法能够在解空间中进行高效的搜索,并找到最优解。与传统的优化算法相比,麻雀优化算法具有更好的全局搜索...
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法,在2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发 。 4、完整代码和步骤 主运行程序入口 importosimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preproce...
总结来说,基于麻雀算法优化的双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络是一种有效的方法,用于实现多输入单输出的回归预测。它通过麻雀算法优化网络的权重和偏置,利用双向门控循环单元处理多个输入序列,从而提高了预测性能。在未来的研究中,我们可以进一步探索SSA-BiGRU神经网络在其他任务和领域中的应用,以及改进麻雀算法的性能和...