麻雀搜索算法是一种启发式随机搜索算法
它的工作原理是:
- 从搜索空间中随机选取一组候选解。
- 评估这组候选解,并保存最优解。
- 再次从搜索空间中随机选取一组候选解。
- 对新候选解进行评估,如果优于当前最优解,则更新最优解。
- 重复步骤3和4,直到满足某个停止条件,如达到最大迭代次数。
这个算法取名为"麻雀搜索",是因为它的工作原理类似于麻雀在田野中搜寻食物的方式。即随机但不停歇地搜寻,并不断保存找到的最优食物。
这种启发式随机搜索算法适用于那些解空间复杂、目标函数非连续的优化问题。它优点是简单和通用,缺点是没有利用问题结构信息,效率不高。
总的来说,麻雀搜索算法是一种基于随机性的全局搜索算法,用于处理那些难以使用其他算法解决的复杂优化问题。
python代码
以下是麻雀搜索算法的Python实现:
import random
def sparrow_search(function, bounds, n_iterations):
best = None