注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
1.代码实现
不了解麻雀算法可以先看看优化算法笔记（二十一）麻雀搜索算法
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编写中的框架的编写。
| 文件名 | 描述 |
|---|---|
| ..\optimization algorithm\frame\Unit.m | 个体 |
| ..\optimization algorithm\frame\Algorithm_Impl.m | 算法主体 |
以及优化算法matlab实现（四）测试粒子群算法中的测试函数、函数图像的编写。
| 文件名 | 描述 |
|---|---|
| ..\optimization algorithm\frame\Get_Functions_details.m | 测试函数，求值用 |
| ..\optimization algorithm\frame\func_plot.m | 函数图像，画图用 |
麻雀算法的个体没有独有属性。
麻雀算法个体
文件名：.. \optimization algorithm\algorithm_sparrow_search\SSA_Unit.m
% 麻雀搜索算法个体
classdef SSA_Unit < Unit
properties
end
methods
function self = SSA_Unit()
end
end
end
麻雀算法算法主体
文件名：..\optimization algorithm\algorithm_sparrow_search\SSA_Base.m
% 麻雀搜索算法
classdef SSA_Base < Algorithm_Impl
properties
% 算法名称
name = 'SSA';
ST = 0.8;
% 发现者比例
PROD_rate = 1.0;
% 侦察者比例
SD_rate = 0.2;
% 当前群体中最差位置
position_worst;
% 当前群体中最差适应度
value_worst;
end
% 外部可调用的方法
methods
function self = SSA_Base(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list)
% 调用父类构造函数
self@Algorithm_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);
self.name ='SSA';
end
end
% 继承重写父类的方法
methods (Access = protected)
% 初始化种群
function init(self)
init@Algorithm_Impl(self)
%初始化种群
for i = 1:self.size
unit = SSA_Unit();
% 随机初始化位置：rand(0,1).*(max-min)+min
unit.position = unifrnd(self.range_min_list,self.range_max_list);
% 计算适应度值
unit.value = self.cal_fitfunction(unit.position);
% 将个体加入群体数组
self.unit_list = [self.unit_list,unit];
end
end
% 每一代的更新
function update(self,iter)
update@Algorithm_Impl(self,iter)
% 从优到劣排序
[value,index] = sort([self.unit_list.value],'descend');
self.position_worst = self.unit_list(index(end)).position;
self.value_worst = self.unit_list(index(end)).value;
for i = 1:self.size
if(i self.unit_list(id).value)
self.unit_list(id).value = new_value;
self.unit_list(id).position = new_pos;
end
end
% 更新跟随者
function update_scrounger(self,i,index_list)
id = index_list(i);
if i > self.size/2
new_pos = normrnd(0,1,1 ,self.dim).*exp((self.position_worst-self.unit_list(id).position)/(i^2));
new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);
else
% 随机选择一个发现者
p_i = randperm(floor(self.size*self.SD_rate));
p_id = index_list(p_i(1));
rnd = unidrnd(2,1,self.dim)*2-3;
sum_rnd = sum(rnd);
new_pos = self.unit_list(p_id).position+(self.unit_list(id).position-self.unit_list(p_id).position)*sum_rnd/self.dim;
end
% 保留更优的位置
new_value = self.cal_fitfunction(new_pos);
if(new_value > self.unit_list(id).value)
self.unit_list(id).value = new_value;
self.unit_list(id).position = new_pos;
end
end
% 更新侦察者
function update_perceive_danger(self,id)
if self.unit_list(id).value < self.value_best
new_pos = self.position_best+normrnd(0,1,1 ,self.dim).*self.unit_list(id).position;
new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);
else
new_pos = self.unit_list(id).position + unifrnd(-1,1,1,self.dim).*(self.unit_list(id).position-self.position_worst)/(self.unit_list(id).value-self.value_worst+realmin('double'));
new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);
end
% 保留更优的位置
new_value = self.cal_fitfunction(new_pos);
if(new_value > self.unit_list(id).value)
self.unit_list(id).value = new_value;
self.unit_list(id).position = new_pos;
end
end
% 获取当前最优个体的id
function best_id=get_best_id(self)
% 求最大值则降序排列
[value,index] = sort([self.unit_list.value],'descend');
best_id = index(1);
end
end
end
文件名：..\optimization algorithm\algorithm_sparrow_search\SSA_Impl.m
算法实现，继承于Base,图方便也可不写，直接用SSA_Base，这里为了命名一致。
% 麻雀算法实现
classdef SSA_Impl < SSA_Base
% 外部可调用的方法
methods
function self = SSA_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list)
% 调用父类构造函数设置参数
self@SSA_Base(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);
end
end
end
2.测试
测试F1
文件名：..\optimization algorithm\algorithm_sparrow_search\Test.m
%% 清理之前的数据
% 清除所有数据
clear all;
% 清除窗口输出
clc;
%% 添加目录
% 将上级目录中的frame文件夹加入路径
addpath('../frame')
%% 选择测试函数
Function_name='F1';
%[最小值，最大值，维度，测试函数]
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
%% 算法实例
% 种群数量
size = 50;
% 最大迭代次数
iter_max = 1000;
% 取值范围上界
range_max_list = ones(1,dim).*ub;
% 取值范围下界
range_min_list = ones(1,dim).*lb;
% 实例化麻雀搜索算法类
base = SSA_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);
base.is_cal_max = false;
% 确定适应度函数
base.fitfunction = fobj;
% 运行
base.run();
disp(base.cal_fit_num);
%% 绘制图像
figure('Position',[500 500 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
% 绘制曲线，由于算法是求最大值，适应度函数为求最小值，故乘了-1，此时去掉-1
semilogy((base.value_best_history),'Color','r')
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
% 将坐标轴调整为紧凑型
axis tight
% 添加网格
grid on
% 四边都显示刻度
box off
legend(base.name)
display(['The best solution obtained by ',base.name ,' is ', num2str(base.value_best)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by ',base.name ,' is ', num2str(base.position_best)]);