融合黄金正弦与sigmoid连续化的海鸥优化算法
Seagull optimization algorithm combining golden sine and sigmoid continuity
贵州大学 a. 大数据与信息工程学院; b. 贵州省公共大数据重点实验室, 贵阳 550025
摘要
针对海鸥算法（SOA）在迭代寻优过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢以及寻优精度低等缺陷，提出一种黄金正弦引导与sigmoid连续化的海鸥优化算法（GSCSOA）。在海鸥迁徙阶段，使用sigmoid函数作为非线性收敛因子引导海鸥搜寻过程，使得算法前期保持更强的全局寻优能力，后期更快收敛。在海鸥扑食阶段，引入禁忌搜索的思想，使得海鸥始终向着置信度更高的区域移动，并且在一次迭代中最优位置持续变化，从而提高寻优精度。之后使用黄金正弦机制指引种群位置更新，缩小搜索范围，提高局部寻优能力。最后，用12个测试函数和CEC2014函数集对改进算法进行测试，并与原算法以及其他算法的实验结果进行对比，结果证明改进的海鸥算法在收敛速度和精度上的表现更优。
基金项目
贵州省科技计划重大专项项目(黔科合重大专项字［2018］3002,黔科合重大专项字［2016］3022)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字［2016］124)
贵州大学培育项目(黔科合平台人才［2017］5788)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0176
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 157-162,169
文章编号: 1001-3695(2022)01-028-0157-06
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
王宁, 何庆. 融合黄金正弦与sigmoid连续化的海鸥优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 157-162,169. (Wang Ning, He Qing. Seagull optimization algorithm combining golden sine and sigmoid continuity [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 157-162,169. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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