基于混合优化策略的麻雀搜索算法研究

摘要：

针对传统麻雀搜索算法寻优精度低,搜索速度差的缺陷,提出了一种基于混合优化策略的麻雀搜索算法(ISSA).首先,采用Piecewise混沌映射初始化种群的位置来增加种群的丰富性;其次,引入黄金搜索策略优化生产者的位置公式,提高算法的全局寻优能力;然后,采用自适应的优化步长控制参数,平衡个体间的全局搜索与局部开发的性能;最后,针对原算法陷入局部最优的缺陷,引入模拟退火技术以提高算法的寻优精度,降低遭遇局部最优的可能性.在此基础上,将改进算法与12个典型基准函数进行对比来评价算法的优越性.实验结果表明,改进的ISSA体现出精确性和高效性,效果更优.

关键词：麻雀搜索算法、黄金搜索、自适应惯性权重、模拟退火、局部最优

所属期刊栏目：52

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安市智能兵器重点实验室项目2019220514SYS020CG042

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-97,176