麻雀算法优化matlab程序

最新推荐文章于 2024-11-30 11:53:51 发布
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本文详细介绍了如何使用Matlab实现麻雀算法优化过程，包括定义优化函数、设置算法参数、初始化种群、迭代优化及输出结果。通过模拟麻雀飞行行为，该算法旨在寻找目标函数的最小值，展示了一种简单而有效的优化策略。

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麻雀算法优化matlab程序

麻雀算法是一种基于群体智能的启发式优化算法，它模仿了麻雀在飞行时的行为，通过不断地调整“领头鸟”的位置以达到优化目标。本文将介绍如何用Matlab实现麻雀算法的优化过程。

首先，定义优化函数，以目标函数的最小值作为优化目标：

function [cost] = myfunc(x)
cost = x^2 - 4*x + 3
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【DELM数据预测】基于matlab麻雀搜索算法改进深度学习极限学习机SSA-DELM数据预测【含Matlab源码 1146期】
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04-19 2547
麻雀搜索算法改进深度学习极限学习机SSA-DELM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
麻雀算法求解路径优化问题-MATLAB代码实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-18 242
本文将介绍一种基于麻雀算法的路径优化问题求解方法，并提供MATLAB代码实现。接下来开始迭代优化，在迭代过程中，通过随机产生新解和局部搜索等操作更新各个麻雀的位置，并根据新位置计算适应度。麻雀算法是一种新型的启发式算法，其核心思想来自于麻雀在觅食时候的行为。该算法模拟了麻雀觅食时的搜索策略，将目标函数看做是麻雀在寻找食物的过程中的奖励，最终通过不断地寻找和发现而逐渐优化到最优解。综上所述，本文介绍了基于麻雀算法的路径优化问题求解方法及其MATLAB代码实现。麻雀算法求解路径优化问题-MATLAB代码实现。
【路径规划】基于麻雀算法求解机器人栅格地图最短路径规划问题matlab代码
qq_59747472的博客
01-10 1146
1 简介 通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用麻雀算法作为机器人路径搜索的规则。将所有机器人放置于初始位置,经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径,到达目标位置。为防止机器人在路径搜索过程中没有达到最大迭代次时路径大小已不发生变化而陷入局部最优,则通过对各路径上的信息素进行增减来使机器人路径搜索跳出当前值,继续搜索,直到迭代完毕,获得最优路径。 麻雀搜索算法的思想来自于麻雀种群的觅食行为和反捕食行为，可抽象为探索者-跟随者-预警者模型。探索者具有较高的能量储备，适应度值高，主要为跟随者
麻雀优化算法，附MATLAB代码，评价及其改进思路，直接复制
woaipythonmeme的博客
07-09 4008
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA)是2020年提出的智能优化算法，SSA算法受到庥雀觅食行为和反捕食行为的启发而提出，属于智能仿生算法中粒子群优化算法(PSO)的其中一种，用于模拟群体智能所产生的一种进化计算技术(Evolutionary Computation)。相较于其他智能优化算法，麻雀搜索算法是一种高效、灵活、内存占用低、易于实现的搜索算法，适用于大...
【智能优化算法】基于levy飞行改进的麻雀搜索算法求解单目标优化问题附Matlab代码
qq_59747472的博客
02-09 2114
1 简介 针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种levy飞行改进麻雀搜索算法。首先，通过levy飞行初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力。选取 16 个基准函数和 Wilcoxon 检验进行验证，实验结果表明，该算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。 2 部分代码 function [fMin , bestX, Convergence_curve] = SSA(X, N, M, c, d, dim, fobj)
Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）
12-04
Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测（完整源码和数据）数据为多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制...
基于麻雀算法优化xgboost的数据回归预测（SSA-XGboost）（Matlab完整程序和数据）
11-27
在本项目中，我们探讨了如何使用麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）来优化XGBoost（Extreme Gradient Boosting）模型进行数据回归预测。这是一个基于Matlab的实现，要求运行环境为2018年或更新的版本。...
Matlab实现SSA-RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测（完整源码和数据）
02-13
Matlab实现SSA-RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测（完整源码和数据） 运行主程序SSA-RF即可, 麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度，输入12个特征，分四类。 可视化展示分类准确率，模型对比输出。 程序乱码...
MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）
12-26
MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及...
MATLAB实现SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
12-15
MATLAB实现SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 ...
智能优化算法.rar
12-15
利用Matlab实现了：改进的粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、模拟退火算法优化计算、人工蜂群算法ABC的Pareto多目标函数优化、改进的遗传算法-函数寻优 、布谷鸟算法的函数寻优分析、人工鱼群算法AFSA的Pareto多目标函数优化、细菌觅食算法BFO的Pareto多目标函数优化等40多种智能优化算法，想学习的可以看一看。
【优化求解】基于麻雀算法求解多目标问题matlab代码
qq_59747472的博客
11-27 1828
1 简介 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，其仿生学原理如下:麻雀觅食过程可抽象为发现者-加入者模型，并加入侦察预警机制。发现者本身适应度高，搜索范围广，引导种群搜索和觅食。加入者为获得更好的适应度，跟随发现者进行觅食。同时，加入者为提高自身捕食率，部分加入者会监视发现者以便于进行食物争夺或在其周围进行觅食。而当整个种群面临捕食者的威胁或者意识到危险时，会立即进行反捕食行为。 2 部分代码 %__________________________
麻雀搜索优化算法MATLAB实现，SSA-BP网络
qq_56780627的博客
11-22 873
8.评估模型性能：计算了均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)、均方误差(MSE)、剩余预测残差(RPD)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估模型的性能。% 输入：种群大小(pop)，最大迭代次数(Max_iter)，搜索空间下界(lb)，搜索空间上界(ub)，问题维度(dim)，目标函数(fobj)% 输出：最优适应度值(Best_score)，最优位置(Best_pos)，每次迭代的最优适应度值(curve)% 麻雀向全局最优麻雀靠近，以模拟麻雀的跟随行为。
【演化计算】麻雀优化算法相关原理及代码（Matlab+Python）
weixin_44252015的博客
08-08 1万+
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。
麻雀搜索算法优化BP神经网络预测以及MATLAB代码实现
CJ-leaf的博客
12-17 1万+
麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测以及MATLAB代码实现 文章目录麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测以及MATLAB代码实现1. 麻雀搜索算法SSA原理1.1 算法灵感来源1.2 算法模型描述2. SSA优化BP神经网络预测算法流程3. SSA优化BP回归预测的MATLAB实现步骤4. 运行结果与图像5. MATLAB代码与数据下载地址 1. 麻雀搜索算法SSA原理 麻雀搜索算法是一种较新的智能优化算法，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。算法具有较高的收敛性能与局
基于 MATLAB 麻雀算法优化 LSSVM 回归预测
持续更新
07-09 267
麻雀算法（Sparrow Optimization Algorithm，SOA）是一种模拟麻雀觅食行为的启发式优化算法，通过模拟麻雀的个体行为和群体协作，寻找最优解。通过以上的步骤，我们成功地实现了基于麻雀算法优化的 LSSVM 回归预测模型，并使用 MATLAB 提供的函数进行了模型训练和性能评估。为了评估模型的性能，我们可以计算预测结果的均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和决定系数（Coefficient of Determination，R-squared）。
基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_67304359的博客
11-30 1072
路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分。面对愈渐复杂的工作环境，传统的路径规划技术存在各种难以解决的问题，如计算量大、完备性差、需要环境精确建模等，难以满足现代的实际需求。因此，无需环境精确建模、结构简单且通用性高的智能优化算法便成为路径规划研究的新兴热点。麻雀搜索算法是2019年提出的群智能优化算法，其思想来源是麻雀种群的觅食行为和反捕食行为。麻雀搜索算法由于其结构简单、收敛速度快等优点，已经在一些实际工程问题上得到应用。因此，本研究基于麻雀搜索算法对移动机器人路径规划问题进行研究。
车间调度|基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
02-16 759
随着智能化在制造业中的普及，解决车间生产调度的问题能有效提高车间的工作学习效率，实现车间现场管理的有序化、智能化和高效化。为了合理地协调控制各个机器的生产以实现多方面目标的 pareto最优状态，学者们经过多年的研究,使用各种不同的方法来分析和解决生产环节的FJSP。随着研究的逐渐深入，为了更贴近车间生产现场的工作状态，人们将柔性车间这一概念与车间调度问题相融合并提出了FJSP。由于FJSP问题在生产中广泛存在，因此，该问题引起了国内外相关学者的广泛关注与研究"5'。
智能优化算法：麻雀搜索算法-附代码
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Jack旭的博客
09-27 12万+
2020智能优化算法：麻雀搜索算法-附代码 文章目录2020智能优化算法：麻雀搜索算法-附代码1.算法原理2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和 反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点 1.算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述： 发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加
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