检索结果-南通市图书馆

科学技术与工程 2023年第10期23卷 4259-4271页

作者：陈超泉王宇涵谢晓兰王佳明肖博怀广西嵌入式技术与智能系统重点实验室桂林541006 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism,PSSOA)。使用分段... 详细信息

针对海鸥优化算法收敛速度偏慢、易陷入局部最优解及求解精度低等问题,提出一种融合麻雀搜索机制的改进混沌海鸥优化算法(improved chaotic seagull optimization algorithm incorporating sparrow search mechanism,PSSOA)。使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)对种群进行初始化,使海鸥个体更为均匀地分布在给定空间内;改进非线性搜索因子和随机因子,加快算法收敛速度,更好地平衡算法全局搜索和局部搜索;融合麻雀算法中的麻雀飞行机制,在后期局部搜索阶段扩大个体局部寻优范围,对海鸥位置进行二次更新,帮助个体跳出局部最优,提高寻优精度。使用16个基准测试函数进行仿真实验,将PSSOA与海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)和海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)4种元启发式算法及其他学者改进的SOA算法多角度进行比较,并通过Wilcoxon秩和检验来验证算法的有效性和稳定性。实验结果表明PSSOA和其他对比算法相比,在约80%的测试函数上有着更好的算法的收敛速度和求解精度,并且在Wilcoxon秩和检验中,PSSOA和其他对比算法存在显著性差异的比例达到了98%,证明了算法具有更显著的差异性。

关键词：海鸥优化算法分段线性混沌映射非线性搜索因子麻雀飞行机制寻优精度

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