SSA麻雀搜索算法LSTM

SSA（Sparrow Search Algorithm）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。

SSA麻雀搜索算法核心思想

1. 群体角色划分：

   • 发现者（Discoverers）：占种群10-20%，负责探索新区域，引导群体移动。

   • 加入者（Joiners）：占60-80%，跟随发现者进行局部搜索。

   • 侦察者（Scouts）：占10-20%，监测环境，危险时触发预警机制。

2. 行为规则：

   • 发现者更新：通过指数衰减或随机游走探索新区域。

   • 加入者更新：在发现者周围搜索，部分个体因饥饿飞往其他区域。

   • 侦察者更新：危险时飞向安全区域，安全时进行随机探索。

3. 关键参数：

   • 群体大小（N）：50-100

   • 最大迭代次数（Max_iter）：500-1000

   • 安全阈值（ST）：0.8

   • 惯性权重（α）：0.5-0.9

算法步骤

1. 初始化种群：随机生成麻雀位置，计算适应度。

2. 角色划分：按适应度排序，分配发现者、加入者、侦察者。

3. 位置更新：

   • 发现者：根据公式探索新区域。

   • 加入者：跟随发现者或随机搜索。

   • 侦察者：危险时逃离，安全时探索。

4. 边界检查：确保位置在搜索空间内。

5. 适应度评估࿱