1 简介

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2 部分代码

function [fMin , bestX, Convergence_curve] = SSA(X, N, M, c, d, dim, fobj)
P_percent = 0.2;    % 发现者的种群规模占总种群规模的百分比
pNum = round(N*P_percent);    % 发现者数量20%
SD = pNum/2;      % 警戒者数量10%
ST = 0.8;           % 安全阈值
lb = c.*ones(1, dim);     % 下限
ub = d.*ones(1,dim);    % 上限
% 初始化
for i = 1:N
%     X(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, dim);
    fitness(i) = fobj(X(i, :));
end
pFit = fitness;
pX = X;                            % 与pFit相对应的个体最佳位置
[fMin, bestI] = min(fitness);      % fMin表示全局最优解
bestX = X(bestI, :);             % bestX表示全局最优位置
%% 迭代寻优
for t = 1 : M       
    [~, sortIndex] = sort(pFit);            % 排序
    [fmax, B] = max(pFit);
    worst = X(B, :);
        % 更新全局最优
        if pFit(i) < fMin
            fMin = pFit(i);
            bestX = pX(i, :);
        end
    end
    Convergence_curve(t) = fMin;
    disp(['SSA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(fMin)]);
end
%% 边界处理
function s = Bounds(s, Lb, Ub)
% 下界
temp = s;
I = temp < Lb;
temp(I) = Lb(I);
% 上界
J = temp > Ub;
temp(J) = Ub(J);
% 更新
s = temp;

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]封志明, 郑海霞, 刘宝勤. 基于遗传投影寻踪模型的农业水资源利用效率综合评价[J]. 农业工程学报, 2005, 21(3):5.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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