SSA(Sparrow Search Algorithm,麻雀搜索算法)是一种新型的群体智能优化算法,由Xue及其同事在2020年提出。该算法受到麻雀觅食行为的启发,模拟了麻雀在寻找食物时的群体动态和信息传播机制。 基本概念 麻雀搜索算法的核心思想是通过模拟麻雀觅食过程中的发现者(leaders)和追随者(followers)之间的相互作用,以及麻雀面对危险时...
麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自麻雀的觅食行为。以下是该算法的简单Python实现:```python import numpy as np import randomdef objective_function(x): return x**2def sparrow_search_algorithm(n_sparrows, n_iterations, search_space): # 初始化麻雀位置 sparrows ...
1. 麻雀种群初始化 假设该种群共有麻雀数量为 ,则该种群可用如下矩阵表示: 其中,d=2,n=50。 该过程对应的 Python 代码如下: #载入所需的包importnumpyasnpimportrandom#初始化麻雀种群definitial(pop,dim,ub,lb):X=np.zeros([pop,dim])foriinrange(pop):X[i,:]=np.random.uniform(low=lb[0],high=...
1 概述 麻雀搜索算法是受麻雀觅食行为和逃避捕食行为启发而提出的,具有寻优能力强,收敛速度快等优 点。每一只麻雀代表一个位置属性,即其找到食物的位置。在全局中每一只麻雀扮演 3 个不同角色,发现者,在一定范围内搜索食物; 加入者,跟随发现者发现最好的食物; 警戒者,警惕周围危险,察觉危险时发出警告。 其中,yi...
麻雀搜索算法与LSTM优化 结合麻雀搜索算法和LSTM的主要步骤如下: 初始化麻雀个体及其位置。 评估每个麻雀个体的适应度值(即LSTM的性能)。 根据适应度值更新麻雀的位置。 判断是否达到终止条件(如达到最大迭代次数或适应度不再提升)。 Python代码示例 以下是麻雀搜索算法优化LSTM的Python代码示例: ...
Python实现代码示例 首先我们需要定义多目标优化的目标函数,这里以简单的双目标函数为例: defobjective_function(x):returnx[0]**2,(x[0]-1)**2 1. 2. 然后我们可以使用如下代码实现麻雀优化算法: importrandomdefinitialize_population(size,bounds):population=[]for_inrange(size):individual=[random.uniform...
麻雀优化算法作为一种新兴的优化算法,以其简单而高效的特点受到了广泛的关注和应用。本文将介绍麻雀优化算法的原理和Python代码实现,帮助读者更好地理解和应用该算法。 一、麻雀优化算法简介 麻雀优化算法(Sparrow Optimization Algorithm,简称SOA)是一种基于麻雀群体行为的优化算法。麻雀是一种普遍存在于城市和农村的鸟类...
麻雀搜索算法是一种基于麻雀觅食与逃避捕食行为的单目标优化算法。每只麻雀代表一个位置属性，承担发现者、加入者和警戒者的不同角色。发现者在一定范围内探索食物，加入者跟随发现者寻找最佳食物，警戒者警惕周围危险并发出警告。算法中，yi表示实际值，y ^ i表示预测值。在麻雀群体中，发现者与加入者...
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。 在麻雀觅食的过程中,分为发现者(探索者)和加入者(追随者),发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向,而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物,麻雀...
简介: 基于麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测(Python代码实现) 💥1 概述 电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长...