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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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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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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2023-11-27 09:03:06
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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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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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# 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 |
文章目录前言一、SSA优点二、使用步骤三.主函数 main.m四.实验结果 前言SSA优化PID控制 一、SSA优点麻雀搜索算法（SSA）是由薛建凯在2020年首次提出，该算法依据麻雀种群的觅食行为和反捕食行为的生物学群体特征提出，通过利用麻雀种群特征和个体特征建立数学模型，在寻找资源过程中，体现了群体搜索的优势，充分模拟了麻雀种群在自然界中的行为模式。相较于其它群体智能优化算法，麻雀搜索算法具
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2024-04-23 18:20:45
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文章目录一、理论基础1、发现者位置更新2、跟随者位置更新3、警戒者位置更新4、SSA算法伪代码二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是2020年提出的一种新兴的元启发式算法，它与粒子群算法、蜻蜓优化算法等同属于基于群体的社会化特征优化的群智能算法。该算法通过不断更新个体位置，模拟麻雀觅食和反捕食行为。相比传统算法，麻
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2024-01-04 19:44:45
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文章目录一、理论基础1、麻雀搜索算法2、改进麻雀搜索算法2.1 种群初始化的改进2.1.1 初始种群多样化2.1.2 初始种群精英化2.2 跟随者位置更新的改进2.3 引入柯西高斯变异策略二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、麻雀搜索算法请参考这里。2、改进麻雀搜索算法对SSA算法从以下三方面进行改进： 1）提出精英混沌反向学习策略并引入麻雀种群初始化过程，扩大全局勘探范围的同时避免初
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2024-01-08 19:56:58
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1.麻雀搜索算法算法思想1.1算法来源麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。其期刊为：A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm https://www.tandfonl
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2024-01-10 22:37:05
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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。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 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍麻雀搜索算法是一种
原创
2022-10-29 10:46:37
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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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基于麻雀搜索算法优化的SVM数据分类预测 - 附代码 文章目录基于麻雀搜索算法优化的SVM数据分类预测 - 附代码1.数据集2.SVM模型建立3.基于麻雀算法优化的SVM4.测试结果5.参考文献：6.Matlab代码7.python代码 摘要：为了提高SVM数据的分类预测准确率，对SVM中惩罚参数和核函数参数利用麻雀搜索算法进行优化。 1.数据集wine 数据的来源是 UCI 数据库 ， 记录的
文章目录1 算法思想2 算法步骤3 求解函数最值（Python实现）4 算法进阶直接改进SSA融合别的智能优化算法来改进SSASMA及其改进的应用 原论文： [1]薛建凯. 一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].东华大学,2020. 1 算法思想借鉴生物行为： 麻雀有两种类型：发现者和加入者。 发现者：负责寻找食物，为种群提供觅食区域的信息； 加入者：利用发现者获取食物； 在自然状态下，
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2024-05-27 19:07:23
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基于麻雀搜索算法的线性规划问题求解matlab程序1 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
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2023-08-27 22:57:26
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1.1算法来源麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。其期刊为：A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm https://www.tandfonline.com/doi/
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2023-11-28 15:26:28
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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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# 麻雀搜索算法优化LSTM的Python实现
## 引言
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的递归神经网络，广泛用于处理时序数据。通过其记忆机制，LSTM能够捕捉到长期依赖关系。然而，LSTM的性能往往依赖于超参数的选择，优化这些超参数是提高模型性能的重要一环。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的优化算法，它模拟了麻雀的觅食行为。本文将介
原创
2024-09-04 04:31:59
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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
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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