麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的新型的群智能优化算法，它模拟了麻雀种群的觅食行为和反捕食行为的生物学群体特征。该算法由薛建凯在2020年首次提出，旨在解决全局优化问题，具有求解精度高、效率高等特点。
一、算法原理
SSA中的麻雀群体分为发现者（Discoverers）和乞讨者（Beggars）两类。发现者负责寻找新的食物源（即搜索空间中的新解），通常是群体中适应度最好的个体，它们引导群体向潜在的优质解决方案移动。乞讨者则跟随发现者，通过模仿其行为来寻找食物。
（1）发现者：占总种群的10-20%，负责搜索新的解空间，具有更高的搜索能力和更广泛的搜索范围。
（2）乞讨者：占总种群的80-90%，通过模仿发现者的行为来寻找食物，具有较低的搜索能力和更有限的搜索范围。
二、算法步骤
（1）初始化：设定麻雀种群规模、搜索空间范围、最大迭代次数等参数。随机生成初始麻雀种群，并计算每个个体的适应度值。
假设种群中共有只麻雀，每只麻雀在解空间中的位置表示为
，其中
是问题的维度，
和
分别代表搜索空间的下界和上界。
（2）种群划分：根据适应度值将麻雀种群划分为发现者和跟随者。发现者占种群的一定比例，剩余个体为跟随者。
（3）发现者更新：发现者根据当前位置、迭代次数和随机因子更新自身位置。更新公式考虑了麻雀的觅食行为和探索能力。
当安全值小于预警值
时，麻雀进行全局搜索觅食；当
时，麻雀以正态分布进行随机游走。
（4）跟随者更新：跟随者根据发现者的位置和自身状态更新位置。部分跟随者可能因饥饿而飞往其他区域觅食，增加种群多样性。
追随者位置更新考虑了与全局最优位置的距离以及随机因素。
（5）危险预警与位置调整：当麻雀种群感知到危险时，触发危险预警机制。麻雀个体根据预警信号调整位置，以躲避捕食者。
（6）适应度评估与身份转换：计算每个个体的新适应度值。根据适应度值的变化，允许发现者和跟随者之间转换身份。
（7）迭代与终止：重复上述步骤，直到达到最大迭代次数或满足其他停止条件。输出全局最优解或最优个体位置。
图1 麻雀搜索算法流程图
三、算法关键参数
（1）群体大小（N）：群体大小影响算法的搜索能力和多样性。较大的群体可以提供更广泛的搜索范围，但计算成本更高。一般建议群体大小在50-100之间。
（2）迭代次数（Max_iter）：迭代次数决定了算法搜索的深度。更多的迭代次数有助于找到更优解，但会增加计算时间。建议迭代次数在500-1000之间。
（3）邻域大小：邻域大小影响个体在解空间中的搜索范围。较大的邻域可以增加搜索的广度，但也可能降低搜索的精度。建议邻域大小在0.1-0.2之间。
（3）交叉率和变异率：这两个参数控制种群中个体的遗传多样性。交叉率和变异率通常设置在0.5左右，以保持搜索能力和多样性。
（4）惯性权重：惯性权重控制个体在搜索空间中的移动速度。较大的惯性权重可以加快搜索速度，但也可能导致算法过早收敛。建议惯性权重在0.5-0.9之间。
（5）随机因子：随机因子增加搜索过程中的随机性，有助于算法跳出局部最优。建议随机因子在0.1-0.2之间。
（6）警戒者比例（N_Vigilant）：警戒者负责监测环境并预警潜在威胁，其比例影响算法对环境变化的响应能力。适当增加警戒者比例可以提高算法的适应性。
（7）发现者和追随者比例（N_discoverer和N_Followers）：发现者负责探索新的食物源，追随者则利用这些信息。调整这些比例可以平衡探索和利用，影响算法的收敛速度和解的质量。
（8）安全阈值（ST）：安全阈值影响警戒者的行为，进而影响整个种群的动态。适当调整安全阈值可以控制算法的搜索策略，平衡全局搜索和局部搜索。
通过调