文章目录麻雀优化算法麻雀优化算法的改进加入Ten混沌序列XGBoost原理麻雀优化算法优化XGBoost参数范围部分代码画图优化结果评价结果和运行时间适应度曲线训练集结果测试集结果 麻雀优化算法 麻雀优化算法是2020年提出来的，该算法利用麻雀的角色分工和协作机制高效搜索，具有全局优化性能好、寻优性能强的特点，适合与其他技术相融合以改进算法性能。具体的代码可以看我写的这一篇。麻雀优化算法的pyt
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2023-12-01 13:35:31
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最近研究了智能算法，略有收获，下面说一下我的收获，如有错误，请大家批评指正，不胜感激。因目前主流麻雀算法主要以matlab进行展示，但为了理解更加深入，我以C#重新进行书写并展示。目的：以麻雀算法计算一个最优PID参数，用来控制一个函数模型，使输出波形与输入波形一致。如下图所示：当输入波形是一个正弦函数时，受不同PID参数的影响，输出波形也截然不同。如下图，这是我随意设置的一个函数模型，随便整了个
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2024-01-10 19:56:20
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路径规划算法：基于麻雀优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于麻雀优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法麻雀算法来进行路径规划。 1.算法原理麻雀算法具体原理请参照：1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。
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2023-12-26 17:43:07
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Jiankai Xue & Bo Shen (2020) A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm, Systems Science & Control Engineering, 8:1, 22-34, DOI:10.1080/21642583.2019.1708830 文章
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2023-11-04 16:07:07
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# 麻雀优化算法在Python中的实现
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新近提出的群体智能优化算法，模拟麻雀觅食的行为。对于刚入行的小白，我们将一步一步讲解如何在Python中实现这个算法，帮助你理解整个流程和代码。
## 流程概述
我们可以将麻雀优化算法的实现过程分为几个步骤，以下是详细的流程表格：
| 步骤 | 描述
今天是正月初五，在这里祝大家新年快乐，心想事成。接上次的粒子群算法，这次更新2020年提出的最新的优化算法-麻雀算法。优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。麻雀搜索算法的具体步骤描述以及公式介绍：构建
1 麻雀算法介绍麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。2、麻雀算法原理建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建
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2023-12-05 21:41:30
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一、算法原理研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性
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2023-10-27 08:24:14
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结合深度置信网络（DBN）在提取特征和处理高维、非线性数据等方面的优势，提出一种基于深度置信网络的分类方法。该方法通过深度学习利用原始时域信号的傅里叶频谱（FFT）训练深度置信网络，其优势在于该方法对信号进行FFT时无需设置参数，且直接采用所有频谱分量进行建模，因此无需复杂的特征选择方法，具有较强的通用性和适应性。最后，为了进一步增强DBN的
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2023-10-02 21:25:14
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# 麻雀搜索算法在Python中的实现
麻雀搜索算法是一种较新的群体智能优化算法，受到麻雀觅食行为的启发。下面，我将围绕麻雀搜索算法的实现流程、必要的步骤和代码示例帮助你更好地理解它。
## 流程概述
首先，我们可以用一个表格来展示实现麻雀搜索算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化种群和参数 |
| 2 | 评估适应度 |
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-04-21 10:31:34
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文章目录前言数学模型 前言麻雀搜索算法是2020提出的一种新的优化算法，出自东华大学xue和shen的论文：A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm，本文的内容是基于该论文来写的。数学模型麻雀搜索算法是受麻雀觅食和反捕食行为启发而提出的。在麻雀集群中，我们将会划分出不同的角色。对于麻雀的行
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2023-08-16 04:30:05
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声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友，可关注我的公众号：强盛机器学习，不定期会有很多免费代码分享~ 目录效果展示：改进策略详解：改进点1：立方映射初始化种群改进点2：蝴蝶优化策略改进点3：正余弦搜索策略改进点4：高斯扰动策略参考文献
0、前言 本文罗列常见改进策略，并将其应用于麻雀优化算法（SSA）的改进上，并对比改进后的效果。1、ISSA原理 具体 请参考文献《改进的麻雀搜索优化算法及其应用》。 原始SSA更新方式如下： Xbest
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2023-12-12 11:50:00
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍针对短期电力负荷预测目前存在的难点与问题,提出了一种基于麻雀搜索优化的门控循环单元预测方法.首先,输入门控循环单元组合网络对内部特征进行学习,并输出预测时间负荷值;最后,使用麻雀搜索算法对网络超参数进行组合优化,以验证集损失最小为目标函数获取最优化网络结构超参数.该
一、麻雀搜索算法麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）由Jiankai Xue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作
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2024-05-24 09:05:50
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文章目录一、理论基础1、麻雀搜索算法2、自适应螺旋飞行麻雀搜索算法（1）基于随机变量的Tent混沌映射（2）自适应权重（3）莱维飞行机制（4）可变螺旋搜索策略（5）改进麻雀搜索算法的步骤二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、麻雀搜索算法2、自适应螺旋飞行麻雀搜索算法（1）基于随机变量的Tent混沌映射由于SSA具有随机性大的缺点，因此决定引入有序和均匀Tent映射对其进行改进。然而
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2024-08-11 16:33:28
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麻雀搜索算法 Python 封装包的描述：
麻雀搜索算法是一种新近提出的群体智能优化算法，其灵感来源于麻雀觅食行为，具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，已被广泛应用于函数优化、特征选择等问题。本文将详细介绍麻雀搜索算法及其 Python 封装包的实现过程。
### 背景描述
随着机器学习和数据智能技术的发展，优化算法被广泛应用于解决复杂问题，特别是在机器学习模型训练和超参数优化上。在众多
麻雀搜索算法是一种群智能优化算法，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的，其仿生原理如下：在麻雀觅食的过程中，分为发现者和加入者，发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提
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2024-01-07 14:01:53
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背景介绍麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)于2020年提出，主要通过模仿麻雀的觅食行为和反捕食行为实现位置寻优，以找到部分NP问题的局部最优值。在该算法的预设中，麻雀种群内部被分为发现者和跟随者两种角色，同时模仿真实的捕食情景，增加了麻雀的危险预警机制。问题定义下面以一个2维平面搜索问题为例，对SSA进行介绍。假设我们需要解决的问题是计算给定范围内，两个数字
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2023-12-21 09:31:44
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