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            
                
         
            
            
            
            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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            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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            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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            ✅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
                                                                                    
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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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            # 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            
                
         
            
            
            
            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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            ## 麻雀优化算法在多目标优化中的应用
麻雀优化算法(Sparrow Optimization Algorithm, SOA)是一种新型的启发式优化算法,它模拟了麻雀在寻找食物、追逐对手等过程中的行为。这种算法具有较好的全局搜索能力和快速收敛速度,适用于多种优化问题,包括多目标优化。
多目标优化是指在优化问题中存在多个目标函数需要同时优化,这种情况下传统的优化算法难以有效解决。麻雀优化算法在多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-30 04:53:53
                            
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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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            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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            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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                    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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            ⛄ 内容介绍麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化算法, 在 2020 年由 Xue 等 [15] 提出,主要是受麻雀的觅食 和反哺食行为启发,具有寻优能力强、收敛速度快的特点。麻雀搜索算法将整个麻雀种群分为三类,即寻找食物的生产者,抢夺食物的加入者和发现危险的警戒者 。生产者和加入者可以相互转化,但各自在&nb            
                
         
            
            
            
            基于MATLAB的麻雀搜索算法SSA代码解释%%%% SSA:麻雀搜索算法 (doi:10.1080/21642583.2019.1708830)
%   Encoding format:utf-8
%   :param N:   种群数目
%   :param dim: 求解维度
%   :param x_min:   各维度搜索下限
%   :param x_max:   各维度搜索上限
%            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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 |            
                
         
            
            
            
            摘要:针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等情况,提出了一种新的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            混沌麻雀搜索算法文章目录混沌麻雀搜索算法1.麻雀搜索算法2.Tent 混沌及高斯变异2.1 Te            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            2020智能优化算法:麻雀搜索算法-附代码文章目录2020智能优化算法:麻雀搜索算法-附代码1.算法原理2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 简介2 部分代码%_________________________________________________________________________________%  Salp Swarm Algorithm (SSA) source codes version 1.0%%   Main paper:%   S. Mirjalili, A.H. Gandomi, S.Z. M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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