解析麻雀搜尋演算法(SSA)的原理、模型與構成

麻雀搜尋演算法(SSA)是基於麻雀反捕食和覓食行為的元啟發式最佳化演算法。

麻雀的覓食行為可分為兩種主要類型：生產者和拾荒者。生產者主動尋找食物，而拾荒者則爭奪生產者的食物。

麻雀搜尋演算法(SSA)原理

在麻雀搜尋演算法（SSA）中，每隻麻雀都密切注意著鄰居的行為。透過採用不同的覓食策略，個體能夠有效地利用保留的能量來追求更多的食物。此外，鳥類在搜尋空間中更容易受到捕食者的攻擊，因此它們需要尋找更安全的位置。群體中心的鳥類可以透過靠近鄰居來最大限度地減少自身的危險範圍。當一隻鳥發現掠食者時，會發出警報聲，以便整個群體能夠迅速逃離危險源。

麻雀搜尋演算法(SSA)模型

根據上述對麻雀的描述，可以建立一個數學模型來建構SSA演算法。

在演算法模擬實驗中，使用虛擬麻雀來追蹤食物來源，其位置向量表示為：

其中麻雀的數量用N表示，要優化的維數用D表示。那麼，下面的向量可以表示所有麻雀的適應度值：

#其中每一行的值F(X)

j∈{1,2,…,D}j∈{1,2,…,D}R2∈[0,1]R2∈[0,1]ST∈[0.5,1.0]ST∈[0.5,1.0]α∈(0,1]α∈(0,1]1×D1×DR2
        

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上面說到的，拾荒者會繼續追蹤生產者，直到這些生產者找到好的食物來源，這樣它們就可以離開它們現在的位置去尋找目標食物來源。如果它們能贏，拾荒者將從生產者那裡獲得食物；否則，它們將繼續執行警覺任務。拾取者根據等式更新它們的位置。

xp,jxp,jxworst,jxworst,j1×D1×D−1−1A+=AT(AAT)−1A+=AT(AAT)−11×D1×Di>N/

#標準麻雀搜尋演算法(SSA)結構

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