目录

1 主要内容

非惯性权重模型

纵横交叉策略模型

2 部分程序

3 程序结果

4 程序链接

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1 主要内容

该程序参考文献《基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法》对麻雀搜索算法进行改进，实现了基于纵横交叉策略和非线性权重因子的麻雀搜索算法 改进SSA算法【matlab代码】，主要改进如下：

- 改进1：采用一种指数形式的非线性惯性权重提高算法的收敛效率。

- 改进2：应用纵横交叉策略对算法进行改进，利用横向交叉增强全局搜索能力，利用纵向交叉保持种群的多样性并防止算法陷入局部最优。

• 非惯性权重模型

• 纵横交叉策略模型

2 部分程序

  % 改进1：★★非线性惯性权重★★w = exp(1-(M+t)/(M-t));x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : ) * w; x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );   end
elsefor i = 1 : pNum          x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )+randn(1)*ones(1,dim);x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );      end  
end[~, bestII] = min(fit);      
bestXX = x(bestII,:);            
​
%% 跟随者位置更新
for i = ( pNum + 1 ) : pop                     % Equation (4)
​A=floor(rand(1,dim)*2)*2-1;if( i>(pop/2))x( sortIndex(i ), : )=randn(1)*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);elsex( sortIndex( i ), : )=bestXX+(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A'*(A*A')^(-1))*ones(1,dim);  end  x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );end
​
c=randperm(numel(sortIndex));
b=sortIndex(c(1:20)); 
%% 警戒者位置更新
​
for j =  1  : length(b)      % Equation (5)% 改进2.1：★★横向交叉策略★★if (mod(j,2) == 1)for i = 1 : dimr = rand();c = 2*rand()-1;x_criss( sortIndex( b(j) ), i ) = r * pX( sortIndex( b(j) ), i )+(1-r)*pX( sortIndex( b(j+1) ), i )+c*(pX( sortIndex( b(j) ), i )-pX( sortIndex( b(j+1) ), i ));endelsefor i = 1 : dimr = rand();c = 2*rand()-1;x_criss( sortIndex( b(j) ), i ) = r * pX( sortIndex( b(j-1) ), i )+(1-r)*pX( sortIndex( b(j) ), i )+c*(pX( sortIndex( b(j-1) ), i )-pX( sortIndex( b(j) ), i ));endendif fobj( x_criss( sortIndex( b(j) ), : ) ) < fobj( pX( sortIndex( b(j) ), : ) )x( sortIndex( b(j) ), : ) = x_criss( sortIndex( b(j) ), : );elsex( sortIndex( b(j) ), : ) = pX( sortIndex( b(j) ), : );endx( sortIndex(b(j) ), : ) = Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( b(j) ) ) = fobj( x( sortIndex( b(j) ), : ) );% 改进2.2：★★纵向交叉策略★★for i = 1 : dimd1 = randperm(dim,1);d2 = randperm(dim,1);r1 = rand();x_cross(sortIndex( b(j) ), i) = r1*x( sortIndex(b(j) ), d1 ) + (1-r1)*x( sortIndex(b(j) ), d2 );endif fobj( x_cross( sortIndex( b(j) ), : ) ) < fobj( x( sortIndex( b(j) ), : ) )x( sortIndex( b(j) ), : ) = x_cross( sortIndex( b(j) ), : );elsex( sortIndex( b(j) ), : ) = x( sortIndex( b(j) ), : );endx( sortIndex(b(j) ), : ) = Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( b(j) ) ) = fobj( x( sortIndex( b(j) ), : ) );
​
end
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程序实现了23种测试函数，可以通过更改main函数中的“F+编号”进行多函数性能测试。

3 程序结果

测试函数1

测试函数10

结果表明：改进算法较原算法优势显著。

智能算法最重要的就是改进策略，这种策略形式也可以用到其他智能算法里面，通过其他方式的组合形成新的改进算法，也是智能算法创新的重要方向。

4 程序链接

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