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题名融合黄金正弦与sigmoid连续化的海鸥优化算法
被引量：17
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作者
王宁
何庆
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第1期157-162,169,共7页
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基金
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)
+1 种基金
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)。
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文摘
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。
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关键词
海鸥优化算法
黄金正弦
SIGMOID函数
搜索连续化
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Keywords
seagull optimization algorithm
golden sine
sigmoid function
search continuity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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