【综合评价】基于麻雀投影寻踪模型的综合评价附matlab代码

最新推荐文章于 2024-06-30 15:59:27 发布

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本文介绍了使用 SSA（社会学习策略算法）进行全局优化的方法，并提供了相应的Matlab代码实现。算法通过初始化种群、迭代寻优和边界处理来寻找最优解。在每次迭代中，更新全局最优解并输出当前最优适应度值。博主擅长智能优化算法和Matlab仿真，涉及领域包括信号处理、图像处理等。

1 简介

2 部分代码

function [fMin , bestX, Convergence_curve] = SSA(X, N, M, c, d, dim, fobj)P_percent = 0.2;    % 发现者的种群规模占总种群规模的百分比pNum = round(N*P_percent);    % 发现者数量20%SD = pNum/2;      % 警戒者数量10%ST = 0.8;           % 安全阈值lb = c.*ones(1, dim);     % 下限ub = d.*ones(1,dim);    % 上限% 初始化for i = 1:N%     X(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, dim);    fitness(i) = fobj(X(i, :));endpFit = fitness;pX = X;                            % 与pFit相对应的个体最佳位置[fMin, bestI] = min(fitness);      % fMin表示全局最优解bestX = X(bestI, :);             % bestX表示全局最优位置%% 迭代寻优for t = 1 : M           [~, sortIndex] = sort(pFit);            % 排序        [fmax, B] = max(pFit);    worst = X(B, :);            % 更新全局最优        if pFit(i) < fMin            fMin = pFit(i);            bestX = pX(i, :);        end    end    Convergence_curve(t) = fMin;        disp(['SSA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(fMin)]);end%% 边界处理function s = Bounds(s, Lb, Ub)% 下界temp = s;I = temp < Lb;temp(I) = Lb(I);% 上界J = temp > Ub;temp(J) = Ub(J);% 更新s = temp;