基于Singer混沌映射的麻雀搜索算法-附代码

2024-05-11 05:06:12

基于Singer混沌映射的麻雀搜索算法

文章目录

基于Singer混沌映射的麻雀搜索算法
- 1.Singer映射
- 2.基于Singer映射的麻雀搜索算法
- 3.算法结果：
- 4.Matlab
- 5.python

1.Singer映射

Singer映射是混沌映射的典型代表，它的数学形式很简单。其表达式如下：
xk+1=u(7.86xk−23.31xk2+28.75xk3−13.302875xk4),u∈(0.9,1.08)(1)x_{k+1} =u(7.86x_k - 23.31x_k^2 + 28.75x_k^3 - 13.302875x_k^4),u\in(0.9,1.08)\tag{1} xk+1=u(7.86xk−23.31xk2+28.75xk3−13.302875xk4),u∈(0.9,1.08)(1)
Singer表达式中x的范围为[0,1]。Singer映射迭代200次的分布如下图所示：

从图种可以看出，Singer映射分布在[0,1]之间，其混沌性来代替随机初始化，能够使种群在搜索空间更加均匀的分布。

2.基于Singer映射的麻雀搜索算法

基础麻雀算法的具体原理参考，我的博客：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108830958

该改进主要是在初始化种群时，利用Singer映射初始化种群

算法流程

Step1：利用Singer映射策略初始化种群，迭代次数，初始化捕食者和加入者比列。

Step2：计算适应度值，并排序。

Step3：麻雀更新捕食者位置。

Step4：麻雀更新加入者位置。

Step5：麻雀更新警戒者位置。

Step6：计算适应度值并更新麻雀位置。

Step7：是否满足停止条件，满足则退出，输出结果，否则，重复执行Step2-6；

3.算法结果：

4.Matlab

5.python

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