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。
5星
