ZIP群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利 190.18KB

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群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法。 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式，进行位置更新，提高其搜索性，扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比，如果更优则更新麻雀位置。 基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点： 全局搜索能力强：麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性，可以有效地探索问题空间，找到全局最优解或接近最优解。 收敛速度快：通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念，麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较优解，减少了搜索时间成本。 鲁棒性高：采用多个麻雀个体进行搜索，并通过更新机制保持种群的多样性，使得算法具有较好的鲁棒性，对初始解的依赖度低，更适应不同类型的问题。 易于实现和调节：麻雀搜索算法相对简单，易于实现和调节参数，无需复杂的运算和大量的计算资源，适用于中小规模问题的求解。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867632/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867632/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">群智能算法改进<span class="ff2">：</span>基于萤火虫改进的麻雀算法</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着信息技术的快速发展<span class="ff2">，</span>人工智能在各个领域中发挥着越来越重要的作用<span class="ff3">。</span>作为一种全局搜索算法</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">群智能算法在解决复杂问题上具有广泛的应用<span class="ff3">。</span>麻雀算法作为一种群智能算法</span>，<span class="ff1">以其简单且易于实</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现的特点<span class="ff2">，</span>逐渐受到研究者的关注<span class="ff3">。</span>本文将介绍一种基于萤火虫改进的麻雀算法<span class="ff2">，</span>通过引入萤火虫扰</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动的方式<span class="ff2">，</span>提高麻雀算法的搜索性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>算法原理</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀算法与传统的优化算法相比<span class="ff2">，</span>具有较好的全局搜索能力和鲁棒性<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>麻雀算法在搜索过程中</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可能陷入局部最优解<span class="ff2">，</span>为了改善这一问题<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于萤火虫改进的麻雀算法<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">麻雀搜索过程</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀算法通过模拟麻雀觅食的过程来进行搜索<span class="ff3">。</span>在每一代中<span class="ff2">，</span>麻雀根据自身位置和适应度选择最优位</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">置进行更新<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>传统的麻雀算法容易陷入局部最优解<span class="ff2">，</span>限制了其搜索性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">萤火虫扰动</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了改进麻雀算法的局限性<span class="ff2">，</span>本文引入了萤火虫扰动的方式<span class="ff3">。</span>在每一次麻雀搜索后<span class="ff2">，</span>利用萤火虫扰动</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对麻雀进行位置更新<span class="ff3">。</span>具体地<span class="ff2">，</span>所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式<span class="ff2">，</span>进行位置更新<span class="ff3">。</span>通过这种</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方式<span class="ff2">，</span>麻雀算法的搜索性能得到了显著提升<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">位置更新</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比<span class="ff2">，</span>如果位置更新后的麻雀更优<span class="ff2">，</span>则更新麻雀位置<span class="ff3">。</span>通过不断更</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">新麻雀位置<span class="ff2">，</span>麻雀算法可以更好地逼近最优解<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>改进算法的优点</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">全局搜索能力强</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性<span class="ff2">，</span>可以有效地探索问题空间<span class="ff2">，</span>找到全局最优解或接近</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优解<span class="ff3">。</span>通过引入萤火虫扰动的方式<span class="ff2">，</span>麻雀算法能够进一步扩大搜索范围<span class="ff2">，</span>提高全局搜索能力<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">收敛速度快</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念<span class="ff2">，</span>麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优解<span class="ff2">，</span>减少了搜索时间成本<span class="ff3">。</span>这使得麻雀算法在实际应用中具有较高的效率和实用性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">鲁棒性高</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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