麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

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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。麻雀通常是群居鸟类，种类繁多。与其他许多小鸟相比，麻雀和很强的记忆力。其中有两种不同类型的圈养家麻雀，发现者和加入者。发现者积极寻找食物来源，而加入者则通过生产者获得食物。此外，麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀，以减少其危险范围。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险。

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以引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，能直接运行，可二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数+GSA算法。

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在序列图像中，相继帧间存在着很大的空间冗余度，运动估计可以去除相继帧间的冗余信息，保留相关有效信息。在多种运动估计算法中，简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列，对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较，给出了一种性能较优的匹配算法。