目录
- 柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法
- 第一部分：麻雀搜索算法概述
- 1.1 麻雀搜索算法简介
- 1.2 算法特点
- 1.3 算法流程
- 1. 初始化阶段
- 2. 觅食者搜索阶段
- 3. 监视者逃逸阶段
- 4. 判断收敛条件
- 1.4 公式描述
- 第二部分：改进方法——柯西变异与正余弦机制
- 2.1 改进思路
- 2.2 柯西变异公式
- 2.3 正余弦公式
- 2.4 改进后的流程
- 第三部分：基于改进麻雀搜索算法的Python实现
- 第四部分：案例1——函数优化问题（适配器模式）
- Rastrigin函数公式
- Python实现
- 第五部分：案例2——多目标优化问题（模板方法模式）
- 问题描述
- 模板方法模式实现
- 总结
柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种仿生优化算法，受到麻雀觅食行为的启发，广泛应用于函数优化、工程优化等领域。尽管SSA具有较强的全局优化能力，但在处理高维问题或复杂搜索空间时，可能面临收敛速度慢、局部陷入最优的问题。为了提升算法的性能，本文探讨了基于柯西变异和正余弦机制的改进方案，并通过Python实现了改进的麻雀搜索算法。
第一部分：麻雀搜索算法概述
1.1 麻雀搜索算法简介
麻雀搜索算法是一种群体智能优化算法，模拟麻雀群体觅食时的行为。算法中的麻雀个体分为觅食者和监视者，分别负责在食物区域和高风险区域进行探索和逃逸。其基本过程包括两个主要阶段：
- 觅食阶段：麻雀通过搜索和感知环境来寻找食物区域。
- 监视阶段：部分麻雀在危险时刻警示群体，并改变搜索方向。
1.2 算法特点
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种近年来受
