麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)是受麻雀觅食行为和反捕食行为启发而提出的一种新型群体智能优化算法,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。 二、算法起源 在麻雀觅食的过程中,可将其整体种群分为发现者和追随者,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...
1. 麻雀搜索算法简介 (以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 麻雀搜索算法(sparrow search algorithm)是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。提出时间是2020年,也就是今年,这是一个新鲜热乎的新算法,相关的论文和研究还比较少,有可能还有一些正在发表中,受疫情影响需要论文的同学抓紧时间...
1、麻雀搜索算法SSA 2、瞬态自适应麻雀搜索算法TASSA (1)瞬态搜索策略 (2)自适应惯性权重 (3)TASSA实现流程 二、仿真实验与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 1、麻雀搜索算法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...
麻雀算法中的麻雀具有两大类分别是发现者和加入者,发现者负责为整个种群寻找食物并为加入者提供觅食的方向,因此,发现者的觅食搜索范围要比加入者的觅食搜索范围大。在每次迭代过程中,发现者按照公式(3)进行迭代。 其中,t表示当前迭代次数,Xij表示第i个麻雀种群在第j维中的位置信息,阿尔法表示的0到1的随机数,iter...
1.算法简介 麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种模拟麻雀觅食行为的群体智能优化算法。由Xue和Shen于2020年提出,基于麻雀的社会等级结构和觅食策略。 2.麻雀群体结构 SSA中的麻雀群体分为三类: (1)发现者(Discoverers) - 比例:占总种群的10-20% ...
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...
麻雀搜索算法( sparrow search algorithm,SSA)是2020 年新提出的一种元启发式算法[1],它是受麻雀种群的觅食和反捕食行为启发,将搜索群体分为发现者、加入者和侦察者3 部分,其相互分工寻找最优值,通过 19 个标准测试函数验证 SSA 算法在搜索精度,收敛速度,稳定性和避免局部最优值方面均优于现有算法。
本文主要讲解:使用SSA麻雀算法-LSTM-优化神经网络神经元个数-dropout-batch_size 主要思路: SSA Parameters :优化函数、粒子数量、搜索维度、迭代次数 LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size 开始搜索: 发现者(探索者)的位置更新;取出最大的适应度值和最差适...
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 ..\optimization algorithm\frame\Algorithm_Impl.m 以及优化算法matlab实现(四)测试粒子群算法中的测试函数、函数图像的编写。 函数图像,画图用 麻雀算法的个体没有独有属性。 麻雀算法个体 ...