麻雀搜索算法（SSA）之 AMSSA 复现那些事儿

麻雀搜索算法（SSA）文章复现:《自适应变异麻雀搜索优化算法_唐延强》策略为:猫(cat)混沌结合反向学习初始化+改进发现者更新策略+发现者-加入者自适应调整策略+改进Tent混沌扰动+柯西变异策略——AMSSA 复现内容包括:文章改进SSA算法实现、23个基准测试函数、改进策略因子画图分析、文中各混沌图分析、与SSA对比等。代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。

最近在研究智能优化算法，接触到了唐延强的《自适应变异麻雀搜索优化算法》，不得不说这篇文章提出的 AMSSA 策略相当有意思，今天就来和大家分享一下我对它的复现过程。

AMSSA 策略剖析

1. 猫(cat)混沌结合反向学习初始化

这个初始化策略利用了猫混沌系统的特性，结合反向学习来生成初始种群。为啥要这么做呢？其实就是为了让初始种群能更均匀地分布在解空间中，增加找到全局最优解的可能性。

2. 改进发现者更新策略

发现者在麻雀搜索算法里就像是先锋队，负责探索新的区域。改进后的发现者更新策略，能让发现者更智能地去寻找潜在的最优解区域。这里面涉及到一些数学公式的调整，以适应不同的搜索场景。

3. 发现者 - 加入者自适应调整策略

这一策略实现了发现者和加入者之间的动态转换。在搜索过程中，根据种群的适应度情况，麻雀们能灵活地在发现者和加入者两种角色间切换，让整个搜索过程更具效率和灵活性。

4. 改进 Tent 混沌扰动 + 柯西变异策略

Tent 混沌扰动和柯西变异策略的改进，进一步增强了算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。混沌扰动就像是给算法加入了一些随机的“创造力”，而柯西变异则在一定程度上引导算法去探索更远的区域。

复现内容

1. 文章改进 SSA 算法实现

下面来看看关键代码部分（以 Python 为例）：

import numpy as np # 定义麻雀数量、维度和最大迭代次数等参数 pop_size = 50 dim = 10 max_iter = 100 # 初始化麻雀位置，这里假设搜索空间在 [-100, 100] X = np.random.uniform(-100, 100, (pop_size, dim)) # 猫混沌结合反向学习初始化，具体代码略，原理是利用猫混沌映射生成初始位置并结合反向学习优化 #... # 发现者更新策略实现 def update_discovery(X, fitness, alpha, Q): best_index = np.argmin(fitness) for i in range(pop_size): if fitness[i] <= fitness[best_index]: X[i, :] = X[i, :] * np.exp(-i / (alpha * max_iter)) else: X[i, :] = X[best_index, :] + np.random.normal(0, 1, dim) * Q return X # 加入者更新策略实现 def update_joiner(X, fitness): sorted_indices = np.argsort(fitness) for i in range(pop_size): if i > pop_size / 2: X[i, :] = np.random.normal(0, 1, dim) * np.exp((X[sorted_indices[-1], :] - X[i, :]) / i ** 2) else: X[i, :] = X[sorted_indices[0], :] + np.random.normal(0, 1, dim) * (np.abs(X[i, :] - X[sorted_indices[0], :])) return X # 改进 Tent 混沌扰动实现，具体代码略 #... # 柯西变异策略实现，具体代码略 #... # 主循环 for t in range(max_iter): fitness = np.apply_along_axis(lambda x: np.sum(x ** 2), 1, X) # 这里以简单的平方和函数作为适应度函数 X = update_discovery(X, fitness, 0.8, 1) X = update_joiner(X, fitness) # 执行改进 Tent 混沌扰动和柯西变异策略 #...

在这段代码中，首先初始化了麻雀的位置，然后分别实现了发现者和加入者的更新策略。在主循环中，不断根据当前种群的适应度情况更新麻雀的位置，并适时执行混沌扰动和变异策略。

2. 23 个基准测试函数

通过使用 23 个基准测试函数来全面评估 AMSSA 算法的性能。这些基准测试函数各具特点，涵盖了单峰、多峰等不同类型的函数，能很好地检验算法在不同复杂程度问题上的表现。

3. 改进策略因子画图分析

对算法中的一些关键改进策略因子进行画图分析，比如发现者更新策略中的参数alpha。通过改变alpha的值，观察算法在基准测试函数上的性能变化，绘制出适应度随迭代次数变化的曲线，这样就能直观地看出不同alpha值对算法性能的影响。

import matplotlib.pyplot as plt # 假设已经得到不同 alpha 值下的适应度历史数据 alpha_values = [0.5, 0.8, 1.0] fitness_history = {0.5: [], 0.8: [], 1.0: []} # 这里省略获取适应度历史数据的代码，假设已经通过运行算法得到 for alpha in alpha_values: plt.plot(range(max_iter), fitness_history[alpha], label=f'alpha={alpha}') plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Fitness') plt.legend() plt.show()