融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法
Multi-strategy sparrow search algorithm integrating golden sine and curve adaptive
武汉理工大学 理学院, 武汉 430070
摘要
针对元启发算法中麻雀搜索算法（SSA）的早熟收敛、易陷入局部最优、全局搜索性差等问题进行研究，提出一种融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法。首先，利用Chebyshev混沌映射初始化种群，使初始解位置分布更为均匀，产生优质初始解，增加种群丰富性；其次，引入黄金正弦和曲线自适应权重改进发现者和加入者位置更新方式，有效协调了全局搜索与局部挖掘能力，加快收敛速度；最后，动态选择随机游走或柯西-t扰动策略对最优麻雀位置进行扰动，提高算法跳出局部最优的能力以及收敛精度。选取14个基准函数进行测试，比较改进算法与其他九个元启发式算法的仿真结果，使用Wilcoxon秩和检验以及MAE（mean absolute error）排序来验证所提改进策略的有效性。结果表明，该算法在全局搜索性、克服局部最优、收敛速度、收敛精度、稳定性都有较大提升。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(81671633)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0217
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 491-499
文章编号: 1001-3695(2022)02-028-0491-09
发布历史
[2021-10-08] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
高晨峰, 陈家清, 石默涵. 融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 491-499. (Gao Chenfeng, Chen Jiaqing, Shi Mohan. Multi-strategy sparrow search algorithm integrating golden sine and curve adaptive [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 491-499. )
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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