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题名多策略协同改进的麻雀搜索算法
被引量：7
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作者
李大海
曾能智
王振东
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第11期3269-3275,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61563019,615620237)
江西理工大学校级基金资助项目(205200100013)。
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文摘
针对麻雀搜索算法(SSA)种群多样性差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略协同改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先,ISSA采用一种融合转移概率的边界学习策略的发现者位置更新方式,扩大发现者搜索范围并丰富其种群多样性;其次,ISSA在麻雀跟随者更新过程中引入混合粒子群机制,扩大目标跟随个体的选择范围;最后在算法寻优过程中,ISSA利用模糊推理系统动态监控种群陷入局部最优的概率,以差分变异操作提高种群跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的12个函数作为性能基准函数,将ISSA与标准SSA及其他四种改进的麻雀搜索算法(ESSA、CSSOA、SSASC、MSSA)进行性能测试,基于实验数据的Friedman检验表明,ISSA能获取更好的性能。
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关键词
麻雀搜索算法
边界学习
转移概率
混合粒子群机制
模糊推理系统
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Keywords
sparrow search algorithm(SSA)
boundary learning
transition probability
hybrid particle swarm mechanism
fuzzy inference system
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分类号
TP306.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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