一、麻雀搜索算法

麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）由Jiankai Xue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者，其他个体作为跟随者，同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警，如果发现危险则放弃食物，安全第一。

二、CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization

在CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization中共有28个测试函数维度可选择为10/30/50/100.

每个测试函数的详细信息如下表所示：

三、实验

将麻雀搜索算法运用于求解CEC2013中28个无约束函数，其中每个测试函数可以选择的维度分别有：10D、30D、50D、100D。增大迭代次数，SSA的求解效果更佳。

本例测试函数维度均为为50（可根据自己需求调整），SSA种群大小为100，最大迭代次数为1000次。

部分测试结果如下：

F1:目标函数值：-1400，SSA求得值：-1400

F5:目标函数值：-1000，SSA求得值：-1000

F10:目标函数值：-500，SSA求得值：-496.4

由此可以看出，SSA在求解CEC2013上具有一定的潜力。SSA在F1/F5/F10上快速求得的值与函数理论值十分接近，增大迭代次数效果更佳显著。SSA在cec2013上具有一定的竞争力。

四、源文件

源文件夹包含SSA求解CEC2013的所有代码以及函数定义参考文献，测试函数共28个。

每个函数可选择维度分别为：10、30、50与100。函数维度可以在get_fun_info_CEC2013.m里面直接修改。

直接点击main直接文件可以运行，支持二次开发。