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题名融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法
被引量：32
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作者
高晨峰
陈家清
石默涵
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机构
武汉理工大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第2期491-499,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(81671633)。
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文摘
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。
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关键词
麻雀搜索算法
黄金正弦算法
曲线自适应权重
柯西-t扰动
函数优化
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Keywords
sparrow search algorithm
golden sine algorithm
curve adaptive weight
Cauchy-t disturbance
function optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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