基于莱维飞行扰动策略的麻雀搜索算法(ISSA)附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了解决麻雀搜索算法存在迭代后期搜索多样性不足,容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于莱维飞行扰动策略的改进麻雀搜索算法.首先借鉴Sin混沌搜索机制,改进种群初始化策略.然后在麻雀种群觅食搜索过程中引入莱维飞行扰动机制,牵引种群移动适当的步长,增加空间搜索的多样性.最后对14个典型高维测试函数进行实验的结果表明:所提出的算法相比于传统的麻雀搜索算法和新提出的混沌麻雀搜索算法与改进麻雀搜索算法,在保持算法全局寻优能力的基础上大幅度提高了收敛速度和求解精度,能有效避免搜索过程陷入局部最优的情况,寻优率高,收敛能力强,可用于解决多峰及高维空间优化问题.

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 麻雀优化算法             %

%_________________________________________________________________________%

function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

ST = 0.6;%预警值

PD = 0.7;%发现者的比列，剩下的是加入者

SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重

PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量

SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量

if(max(size(ub)) == 1)

   ub = ub.*ones(1,dim);

   lb = lb.*ones(1,dim);  

end

%种群初始化

X0=initialization(pop,dim,ub,lb);

X = X0;

%计算初始适应度值

fitness = zeros(1,pop);

for i = 1:pop

   fitness(i) =  fobj(X(i,:));

end

 [fitness, index]= sort(fitness);%排序

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值

for i = 1:pop

    X(i,:) = X0(index(i),:);

end

curve=zeros(1,Max_iter);

GBestX = X(1,:);%全局最优位置

X_new = X;

for i = 1: Max_iter

    

    BestF = fitness(1);

    WorstF = fitness(end);

    

    R2 = rand(1);

   for j = 1:PDNumber

      if(R2

          X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));

      else

          X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);

      end     

   end

   for j = PDNumber+1:pop

%        if(j>(pop/2))

        if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)

          X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);

       else

          %产生-1，1的随机数

          A = ones(1,dim);

          for a = 1:dim

            if(rand()>0.5)

                A(a) = -1;

            end

          end 

          AA = A'*inv(A*A');     

          X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';

       end

   end

   Temp = randperm(pop);

   SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber); 

   for j = 1:SDNumber

       if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)

           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));

       elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)

           K = 2*rand() -1;

           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));

       end

   end

   %边界控制

   for j = 1:pop

       for a = 1: dim

           if(X_new(j,a)>ub(a))

               X_new(j,a) =ub(a);

           end

           if(X_new(j,a)

               X_new(j,a) =lb(a);

           end

       end

   end 

   %更新位置

   for j=1:pop

    fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));

   end

   for j = 1:pop

    if(fitness_new(j) < GBestF)

       GBestF = fitness_new(j);

        GBestX = X_new(j,:);   

    end

   end

   X = X_new;

   fitness = fitness_new;

    %排序更新

   [fitness, index]= sort(fitness);%排序

   BestF = fitness(1);

   WorstF = fitness(end);

   for j = 1:pop

      X(j,:) = X(index(j),:);

   end

   curve(i) = GBestF;

end

Best_pos =GBestX;

Best_score = curve(end);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]马卫, 朱娴. 基于莱维飞行扰动策略的麻雀搜索算法[J]. 应用科学学报, 2022, 40(1):15.

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