基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法求解单目标优化问题

基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法求解单目标优化问题

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于麻雀群体行为模拟的启发式优化算法。它模拟了麻雀在觅食、寻找伴侣和避免捕食者等行为过程中的策略，通过群体协作和个体适应度评估来搜索最优解。本文将介绍一种基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

Sinusoidal混沌映射是一种具有混沌特性的非线性映射，其数学表达式如下：

[
x_{n+1} = a \sin(\pi x_n) + b \sin(\pi y_n)
]
[
y_{n+1} = c \sin(\pi x_n) + d \sin(\pi y_n)
]

其中，(x_n)和(y_n)是映射的当前状态，(x_{n+1})和(y_{n+1})是映射的下一个状态，(a)、(b)、(c)和(d)是映射的参数，通常取值范围为(0 < a, b, c, d < 1)。

下面是基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法的MATLAB代码实现：

function [bestSolution, bestFitness]