【SSA】麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)理论分析与matlab性能仿真,使用CEC2017测试

 

目录

一、SSA麻雀搜索理论简介

二、使用matlab实现SSA优化算法 

【CEC2017】CEC2017优化算法目标测试函数综述以及CEC2017的matlab实现

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

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一、SSA麻雀搜索理论简介

       麻雀搜索算法是一种新兴的群智能算法，它模拟了麻雀在寻找食物和逃避危险时的行为，并且通过群体协作实现优化问题的求解。本文将从数学模型、算法实现和应用方面详细介绍麻雀搜索算法。

一、数学模型

        麻雀搜索算法通过模拟麻雀在寻找食物和逃避危险时的行为来实现优化问题的求解。在算法中，每只麻雀代表一个解，整个鸟群代表一个解集。鸟群中每只鸟的位置表示解的变量值，鸟群的适应度表示解的优劣程度。算法的目标是通过不断迭代，不断优化适应度，最终得到最优解。

算法中涉及到的主要数学模型如下：

鸟群位置更新公式
       鸟群位置的更新公式采用了一种基于梯度的移动策略，即每只鸟的移动方向受到当前位置和最优位置的梯度的影响。具体公式如下：

$$x_{i,j}^{t+1}=x_{i,j}^{t}+v_{i,j}^{t+1}$$

      其中，x_{i,j}^{t}表示第i只鸟在第$t$次迭代中第j个维度的位置，v_{i,j}^{t+1}表示第i只鸟在第t+1次迭代中第j个维度的速度，公式中的梯度可以表示为：

$$g_{i,j}^{t}=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{