基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法求解单目标优化问题

本文介绍了将Sinusoidal混沌映射应用于麻雀搜索算法求解单目标优化问题的方法,详细阐述了算法原理,并提供了MATLAB代码实现。通过Sinusoidal混沌映射更新麻雀位置,结合步长因子和随机因子控制搜索过程,以找到最优解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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 [bestSo
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值