基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

作     者：宋立钦 陈文杰 陈伟海 林岩 孙先涛 SONG Liqin;CHEN Wenjie;CHEN Weihai;LIN Yan;SUN Xiantao

作者机构：安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2023年第49卷第8期

页      面：2187-2199页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51975002) 

主　　题：麻雀搜索算法 Circle混沌映射 樽海鞘群算法 镜像选择 自适应步长因子 模拟退火机制 极限学习机 

摘      要：针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。