Advertisement

基于多策略融合的改进麻雀搜索算法【含MATLAB代码】

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种基于多策略融合的改进型麻雀搜索算法，旨在增强原算法的探索能力和收敛速度。文中详细描述了改进方法，并通过实验验证其优越性。同时提供MATLAB实现代码供读者参考和应用。 改进1：通过黄金正弦算法优化发现者的位置更新方式，增强算法的局部开发能力和全局探索能力。 改进2：利用反向学习策略对当前种群进行一般反向变换，并与现有种群竞争，选择出优秀的个体进入下一代种群。 附带说明所采用的改进策略。测试函数共有23个。注释详细。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于多策略融合的改进麻雀搜索算法【含MATLAB代码】
    优质
    本文提出了一种基于多策略融合的改进型麻雀搜索算法，旨在增强原算法的探索能力和收敛速度。文中详细描述了改进方法，并通过实验验证其优越性。同时提供MATLAB实现代码供读者参考和应用。 改进1：通过黄金正弦算法优化发现者的位置更新方式，增强算法的局部开发能力和全局探索能力。 改进2：利用反向学习策略对当前种群进行一般反向变换，并与现有种群竞争，选择出优秀的个体进入下一代种群。 附带说明所采用的改进策略。测试函数共有23个。注释详细。
     
  • 《基于多策略融合的改进麻雀搜索算法ISSA的复现及应用研究》
    优质
    本文介绍了对改进型麻雀搜索算法(ISSA)的复现实验，并探讨了其在多种优化问题中的应用效果，通过融合不同策略以提升算法性能。 《多策略融合改进麻雀搜索算法ISSA的复现与应用分析》基于原SSA文章《多策略融合的改进麻雀搜索算法及其应用_付华》，对麻雀搜索算法（SSA）进行了深入研究，具体包括以下方面：精英立方混沌反向学习策略初始化种群、鸡群算法改进加入者策略、自适应调整系数以及柯西变异和高斯变异策略。复现内容涵盖ISSA的实现细节、23个基准测试函数的应用、改进策略因子的图示分析及与原始SSA方法的对比等。 本段落代码详尽注释，易于理解，适合初学者学习使用，并且整体质量优良，便于进一步优化和实践研究。关键词包括：麻雀搜索算法(SSA)复现；改进策略；基准测试函数；混沌图分析；代码注释；代码质量。
     
  • 基于精英反向策略的Python麻雀搜索算法
    优质
    本研究提出了一种新颖的Python麻雀搜索算法，结合了精英反向学习策略，旨在提升优化问题求解效率与精度。 基于精英反向策略的麻雀搜索算法的Python源代码可以被直接运行。
     
  • 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法
    优质
    本研究提出了一种通过引入Levy飞行策略来增强传统麻雀搜索算法的新方法，旨在优化其探索能力和收敛速度。 基于Levy飞行改进的麻雀搜索算法，由Matlab编写。
     
  • 麻雀搜索算法Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供麻雀搜索算法的Matlab实现代码，适用于初学者学习与科研人员参考。包括算法核心逻辑及实例应用，便于理解和修改。 麻雀搜索算法爱好者。
     
  • 麻雀搜索算法(SSA)的Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现麻雀搜索算法（SSA）的MATLAB代码。该算法模仿了麻雀觅食和警觉行为，适用于优化问题求解。代码简单易懂，便于科研与工程应用中的快速部署及二次开发。 麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）是Jiankai Xue等人在2020年提出的一种基于群智能优化的新型算法。该算法模仿了麻雀觅食以及逃避捕食者的行为，具有较强的寻优能力和快速收敛的特点。 SSA主要受到麻雀觅食和反捕猎行为的启发而设计。其中，发现食物较好的个体被视作“发现者”，其他个体则为“跟随者”。同时，在整个群体中会有一部分成员作为侦查员进行预警活动：当它们察觉到危险时，便会放弃寻找的食物并迅速撤离。 麻雀是一种群居鸟类，并且种类多样。相较于许多其它小鸟而言，麻雀拥有很强的记忆力。在圈养环境中观察发现有两种类型的家麻雀：“发现者”和“加入者”。其中，“发现者”积极地探索新的食物来源；而“加入者”则依赖于其他成员提供的信息来寻找食物。 此外，麻雀能够灵活应对不同环境下的角色转换，在面对捕食者的威胁时可以迅速调整行为策略。例如，当群体中出现可能的危险信号（如某只麻雀发出警报叫声）后，整个种群会快速做出响应并逃离潜在的风险区域以确保安全。
     
  • 麻雀搜索算法（SSA）的Matlab代码
    优质
    简介：本资源提供了一套实现麻雀搜索算法(SSA)的Matlab代码，适用于解决各类优化问题。包含详细注释与示例文件，便于学习和应用。 圈养的麻雀可以分为两种类型：发现者和加入者。发现者在种群中寻找食物，并为整个群体指示觅食的方向和区域；而加入者则依赖于发现者的指引来获取食物。当有捕食者的威胁时，麻雀会发出警报声，此时整个种群迅速躲避危险并转移到其他地方继续觅食。
     
  • SSA算法（麻雀搜索算法）的Matlab代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的麻雀搜索算法(SSA)代码，适用于初学者学习和科研人员应用。代码结构清晰，包含详细的注释与示例，易于理解和修改，适合解决各类优化问题。 麻雀搜索算法（SSA）是一种优化算法，在Matlab中有相应的实现方法。
     
  • 麻雀搜索算法(SSA)文章复现：《基于改进麻雀算法的园区综合能源系统优化研究——刘翕铭》 策略为:Circ
    优质
    本文复现了刘翕铭关于改进麻雀搜索算法（SSA）应用于园区综合能源系统的优化研究，通过循环策略(Circ)提升算法性能。 麻雀搜索算法（SSA）文章复现：《基于改进麻雀算法的园区综合能源系统优化研究》由刘翕铭撰写。文中提出了一种新的策略——Circle混沌初始化结合余弦变化惯性权重因子，用于改进发现者和加入者的策略，并引入Levy飞行再改进发现者策略及维度交叉变异策略（CCLSSA）。复现内容包括：文章中对SSA算法的实现方法、23个基准测试函数的应用情况、改进策略各因素的图表分析、文中混沌图的具体展示，以及Levy飞行的相关图形。此外，还对比了原始麻雀搜索算法与改进后的版本之间的差异。 代码具有详细的注释，非常易于理解，并且质量极高，非常适合初学者学习和掌握相关知识。