【SSA】麻雀搜索优化算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)理论分析与matlab性能仿真

最新推荐文章于 2025-12-20 17:21:30 发布
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分类专栏： 01.仿生优化算法matlab仿真 文章标签： 算法 matlab 麻雀搜索 ssa
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本文介绍了麻雀搜索优化算法（SSA）的基本原理和步骤，包括麻雀的觅食和反捕食行为在算法中的模拟。通过MATLAB实现了SSA，并在CEC2017的优化函数上进行了性能测试，涵盖了F1~F5，F11~F15等函数的优化结果。

目录

一、SSA麻雀搜索理论简介

1.1、麻雀搜索优化算法步骤

1.2、麻雀搜索优化算法原理

二、使用matlab实现SSA优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

一、SSA麻雀搜索理论简介

      麻雀搜索优化算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种受麻雀的觅食行为和反捕食行为启发的优化算法。该算法通过模拟麻雀群体的搜索行为，采用群体智能策略来寻找问题的最优解。下面详细介绍麻雀搜索优化算法的原理、数学公式及实际应用。

1.1、麻雀搜索优化算法步骤

       麻雀是一种群居性鸟类，它们在寻找食物和逃避捕食者时会形成复杂的群体行为。麻雀搜索优化算法借鉴了麻雀的这些行为特点，通过模拟麻雀的觅食行为和反捕食行为来设计搜索策略。

觅食行为

       

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【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
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
06-20 241
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。
路径规划之启发式算法之二十：麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）
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麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的新型的群智能优化算法，它模拟了麻雀种群的觅食行为和反捕食行为的生物学群体特征。发现者负责寻找新的食物源（即搜索空间中的新解），通常是群体中适应度最好的个体，它们引导群体向潜在的优质解决方案移动。备注：表格列举了麻雀搜索算法在工程优化、图像分割和航迹规划领域的应用案例，展示了算法在解决实际问题中的关键问题和优化目标。（8）安全阈值（ST）：安全阈值影响警戒者的行为，进而影响整个种群的动态。
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Sparrow Search algorithm (SSA).zip
07-11
从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食行为出发，提出了一种新的群体优化算法——麻雀搜索算法。在19个基准函数上进行了实验，测试了SSA算法的性能，并与其他算法如灰狼优化算法（GWO）、引力搜索算法（GSA）和粒子群优化算法（PSO）进行了比较。仿真结果表明，该算法在精度、收敛速度、稳定性和鲁棒性等方面优于GWO、PSO和GSA算法。
麻雀搜索算法|Sparrow Search Algorithm(SSA)
群智能算法开发
02-05 1355
在麻雀搜索算法中包含三种类型的麻雀个体，即发现者、跟随者和侦察者，三种类型对应三种行为。发现者在麻雀群体中占有主导地位，在群体中占有的比例一般为10%-20%，负责为整个群体寻找食物并且提供食物的方位和拥有食物的区域。跟随者会一直对发现者监控，一旦发现者找到食物，跟随者会立即跟随发现者去抢夺食物。此外，麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀，以减少其危险范围。
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【智能优化算法】麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)
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