融合哈密顿图的麻雀与算术混合优化算法

摘要：

针对麻雀搜索算法(SSA)迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出一种基于哈密顿图的麻雀算术混合优化算法(HSSAAOAH).首先,在SSA发现者-跟随者模型和侦察机制的基础上,引入算术优化算法(AOA)的乘除算子.利用乘除算子的高分布性,提高算法在迭代后期解的多样性;其次,将种群中所有个体转化成一个无向加权图,在每一轮迭代后,使用改良圈算法计算个体构成的哈密顿环长度,根据相邻两代长度的比值衡量种群收敛趋势;然后,对于没能有效收敛的子代,随机生成一定数量的个体并使用贪婪策略进行选择,替代表现较差的个体,提高解的质量,增强跳出局部极值的能力;最后,将HSSAAOAH与不同优化算法在基准函数和两个工程设计问题上进行仿真实验,结果表明HSSAAOAH算法收敛速度更快,寻优精度更高,具有良好的鲁棒性和寻优性能.

关键词：麻雀搜索算法(SSA)、算术优化算法(AOA)、哈密顿图、改良圈算法

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海市自然科学基金

在线出版日期：2023-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1586-1598