《计算机应用研究》|Application Research of Computers

融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法

Multi-strategy sparrow search algorithm integrating golden sine and curve adaptive

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作者 高晨峰,陈家清,石默涵
机构 武汉理工大学 理学院
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摘要 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9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。
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
基金项目 国家自然科学基金资助项目(81671633)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-009.html
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中图分类号 TP301.6
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