참새 검색 알고리즘(SSA)은 참새의 포식 방지 및 먹이 찾기 행동을 기반으로 하는 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘입니다.
참새의 먹이 활동은 생산자와 청소부라는 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다. 생산자들은 적극적으로 먹이를 찾고, 청소부들은 생산자들의 먹이를 놓고 경쟁합니다.
참새 검색 알고리즘(SSA)에서 각 참새는 이웃의 행동에 세심한 주의를 기울입니다. 다양한 채집 전략을 사용함으로써 개인은 보유된 에너지를 효율적으로 사용하여 더 많은 식량을 추구할 수 있습니다. 또한 새들은 탐색 공간에서 포식자에게 더 취약하므로 더 안전한 위치를 찾아야 합니다. 군집 중앙에 있는 새들은 이웃과 가까이 머물면서 자신의 위험 범위를 최소화할 수 있습니다. 새는 포식자를 발견하면 경보음을 울려 전체 무리가 위험의 근원에서 빨리 벗어날 수 있도록 합니다.
위의 Sparrow 설명을 바탕으로 수학적 모델을 구축하여 SSA 알고리즘을 구성할 수 있습니다.
알고리즘 시뮬레이션 실험에서는 가상 참새를 사용하여 먹이원을 추적하고 위치 벡터는 다음과 같이 표현됩니다.
여기서 참새의 수는 N으로 표시되고 최적화할 차원은 표시됩니다. D로 그러면 다음 벡터는 모든 참새의 체력 값을 나타낼 수 있습니다.
각 행의 값은 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<STR2<STR2≥ST
위에서 언급한 것처럼 청소부들은 계속해서 생산자가 좋은 식량 공급원을 찾을 때까지 생산자를 추적하여 현재 위치를 떠나 목표 식량 공급원을 찾을 수 있습니다. 이기면 청소부들은 생산자로부터 식량을 받게 되고, 그렇지 않으면 경계 임무를 계속하게 됩니다. 피커는 Eq.에 따라 자신의 위치를 업데이트합니다.
xp,jxp,jxworst,jxworst,j1×D1×D−1−1A+=AT(AAT)−1A+=AT(AAT)−11×D1×Di>N/
위 내용은 참새 검색 알고리즘(SSA)의 원리, 모델 및 구성을 분석합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!