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一种多策略改进的麻雀搜索算法

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一种多策略改进的麻雀搜索算法

一種多策略改進的麻雀搜索算法_改進麻雀搜索算法-CSDN博客

一種多策略改進的麻雀搜索算法

最新推薦文章於 2023-09-15 14:32:04 發佈

心️升明月

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最優化問題

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改進麻雀搜索算法

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一、理論基礎

- 1、麻雀搜索算法
- 2、改進的麻雀搜索算法
- - （1）混沌映射和反向學習策略
  - （2）改進發現者的位置更新
  - （3）差分變異策略

二、仿真實驗與結果分析

三、參考文獻

一、理論基礎 1、麻雀搜索算法

請參考

這裏

。

2、改進的麻雀搜索算法（1）混沌映射和反向學習策略

通過引入混沌序列映射初始化種羣，可以增強初始種羣的質量和分佈均勻性，有助於算法在搜索空間進行更全面的搜索，實現改善算法的收斂精度和尋優性能的目的。在諸多混沌映射中，立方混沌映射在 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]之間均勻分佈性能更優，其數學模型為： y i + 1 = 4 × y i 3 − 3 × y i , − 1 ≤ y i ≤ 1 , i = 1 , 2 , ⋯ , N , y 0 ≠ 0 (1) y_i+1=4\times y_i^3-3\times y_i,\,\,-1\leq y_i\leq1,\,\,i=1,2,\cdots,N,\,\,y_0 eq0\tag1 yi+1=4×yi3−3×yi,−1≤yi≤1,i=1,2,⋯,N,y0=0(1)其中， y i y_i yi為立方序列。若 X i ∈ [ l b , u b ] X_i\in[lb,ub] Xi∈[lb,ub]， l b lb lb、 u b ub ub為搜索空間的上界和下界，將立方序列按式(2)映射到麻雀個體上： X i = l b + ( u b − l b ) × ( y i + 1 ) / 2 (2) X_i=lb+(ub-lb)\times(y_i+1)/2\tag2 Xi=lb+(ub−lb)×(yi+1)/2(2)反向學習策略評估問題的可行解及其反向解，選擇較優的個體作為算法可行解，擴大搜索空間，進而實現提升初始解的質量，增加算法找到最優解的可能性，降低算法在迭代尋優時的盲目性的目的。個體 X i X_i Xi的反向解 O P i OP_i OPi可表示為： O P i = k ⋅ ( l b + u b ) − X i (3) OP_i=k\cdot(lb+ub)-X_i\tag3 OPi=k⋅(lb+ub)−Xi(3)其中， k ∈ ( 0 , 1 ) k\in(0,1) k∈(0,1)的隨機數。立方序列映射和反向學習策略初始化種羣的具體過程為：（1）通過式(1)產生立方映射序列，通過式(2)將立方序列映射至麻雀個體上，並計算立方映射種羣的適應度值。（2）通過式( PP88娛樂城現金版 )尋求立方映射後種羣的反向解種羣，計算反向解種羣的適應度值。（3）合併立方映射種羣和反向解種羣後，根據適應度值進行評估，選擇適應度值較優的前 N N N個麻雀個體作為初始種羣。

（2）改進發現者的位置更新

借鑑粒子羣算法的學習策略，引入全局最優值和個體歷史最優值來改進發現者的位置，使得其不僅受全局最優個體位置的影響，還受個體歷史最優位置的影響，提升麻雀種羣之間的信息交流能力，從而提高算法的搜索速度和尋優精度。改進後的發現者位置更新公式如下： X i t + 1 = w ⋅ X i t + c 1 ⋅ r a n d ( x b t − X i t ) + c 2 ⋅ r a n d ( x p i t − X i t ) , R 2 < S T X i t + β 2 ⋅ L , R 2 ≥ S T (4) X_i^t+1=\begindcasesw\cdot X_i^t+c_1\cdot rand(xb^t-X_i^t)+c_2\cdot rand(xp_i^t-X_i^t),\quad R_2<ST\\[2ex]X_i^t+\beta_2\cdot L,\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\,\,\,\,\, R_2\geq ST\enddcases\tag4 Xit+1=⎩⎨⎧w⋅Xit+c1⋅rand(xbt−Xit)+c2⋅rand(xpit−Xit),R2<STXit+β2⋅L,R2≥ST(4)其中， x b t xb^t xbt、 x p i t xp_i^t xpit分別是第 t t t代全局最優值和第 i i i只麻雀的歷史最優值， c 1 c_1 c1、 c 2 c_2 c2為學習因子。同時為兼顧算法全局探索和局部開發之間的平衡，在發現者位置更新方式中引入動態權重因子 w w w，權重因子 w w w的計算公式為： w = exp ⁡ ( 1 − T max ⁡ + t T max ⁡ − t ) (5) w=\exp(1-\fracT_\max+tT_\max-t)\tag5 w=exp(1−Tmax−tTmax+t)(5)在尋優初期，權重因子大，算法的全局探索性能強搜索範圍廣；尋優後期，權重因子快速減小，算法局部開發能力強，有利於快速收斂。

（3）差分變異策略

在SSA迭代後期，麻雀種羣將快速聚集在最優解附近，導致種羣趨同性嚴重，算法停滯不前，進而增大算法陷入局部最優值的概率。為解決此問題，融合差分進化思想至SSA中，通過隨機選擇兩個麻雀個體計算差值與全局最優個體進行變異操作產生新的個體，並對新個體引入反向學習策略，評估比較保留適應度更好的個體，從而改善種羣的多樣性提升算法局部最優值的逃逸能力，新個體 X new t X_\textnew^t Xnewt的數學模型可表示為： X new t = x b t + λ ( X r 1 t − X r 2 t ) (6) X_\textnew^t=xb^t+\lambda(X_r_1^t-X_r_2^t)\tag6 Xnewt=xbt+λ(Xr1t−Xr2t)(6)其中， X r 1 X_r_1 Xr1、 X r 2 X_r_2 Xr2是隨機選擇的麻雀位置， λ \lambda λ為縮放因子。

二、仿真實驗與結果分析

將MISSA與PSO、DE、GWO、WOA和SSA進行對比，以文獻[1]中表1的8個測試函數為例，實驗設置種羣規模為30，最大迭代次數為200，每種算法獨立運算30次，結果顯示如下：

函數：F1 PSO：最差值<span>:</span> <span>2402.7906</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>472.0808</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1239.5932</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>514.5587</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>9.4001e-12</span> DE：最差值<span>:</span> <span>121.0297</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>25.4167</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>58.0635</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>22.4839</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>9.4001e-12</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>2.6372e-08</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>3.4019e-10</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>7.0241e-09</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.1619e-09</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>9.4001e-12</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>3.5605e-24</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2.0769e-33</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1.2535e-25</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.4922e-25</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>9.4001e-12</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>2.0359e-53</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>6.868e-55</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>3.7157e-54</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>5.693e-11</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>3.058e-268</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1.0193e-269</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span> 函數：F2 PSO：最差值<span>:</span> <span>27.9898</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>13.3621</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>20.213</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>3.4045</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.8646e-11</span> DE：最差值<span>:</span> <span>4.1225</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>1.9914</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>2.9548</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.58675</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.8646e-11</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>1.4681e-05</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2.1409e-06</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5.648e-06</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>3.0144e-06</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.8646e-11</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>6.1462e-18</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>3.0913e-23</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5.3303e-19</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>1.4524e-18</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.8646e-11</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>3.5192e-26</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>5.7546e-221</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>2.1433e-27</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>8.1746e-27</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.2602e-10</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>3.4363e-140</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1.1455e-141</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.2738e-141</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span> 函數：F3 PSO：最差值<span>:</span> <span>13023.5171</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2681.9415</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5126.6288</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>2315.5045</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>5.219e-12</span> DE：最差值<span>:</span> <span>61964.9293</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>37368.607</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>49304.3639</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>7477.2974</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>5.219e-12</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>54.1021</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.07964</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5.8407</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>10.5664</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>5.219e-12</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>140330.5635</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>13095.3688</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>76037.401</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>26267.4276</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>5.219e-12</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>1.4205e-36</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5.3546e-38</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>2.6024e-37</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2958e-10</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>7.603e-266</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>2.5343e-267</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span> 函數：F4 PSO：最差值<span>:</span> <span>26.6899</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>10.6661</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>19.0333</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>3.9124</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.7218e-11</span> DE：最差值<span>:</span> <span>62.6906</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>28.7759</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>41.6011</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.2662</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.7218e-11</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>0.1016</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.012278</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.037696</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.02226</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.7218e-11</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>88.6721</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>1.8955</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>53.5027</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>25.3832</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.7218e-11</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>5.9012e-27</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>1.362e-197</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1.9673e-28</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>1.0774e-27</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.0935e-10</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>1.2638e-148</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>4.2126e-150</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>2.3074e-149</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span> 函數：F5 PSO：最差值<span>:</span> <span>1.0562</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.12989</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.36907</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.20261</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> DE：最差值<span>:</span> <span>0.37767</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.1329</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.25094</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.062029</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>0.018123</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.0016912</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.0073278</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.0036149</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>0.033597</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.00016462</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.006969</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.0082474</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.411e-09</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>0.0030681</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.00018208</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.0011632</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.00094273</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.3853e-06</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>0.0014248</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>1.2709e-05</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.00026365</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.00031769</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span> 函數：F6 PSO：最差值<span>:</span> <span>128.9574</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>45.1972</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>94.1692</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>18.3397</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> DE：最差值<span>:</span> <span>217.0332</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>171.3286</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>194.6469</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>13.1892</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>34.7395</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2.5421</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>12.4396</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.7695</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>1.1632</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.075992</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.28926</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>0.0055737</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> NaN MISSA：最差值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> NaN 函數：F7 PSO：最差值<span>:</span> <span>12.6661</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>6.7932</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>9.5883</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>1.2688</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> DE：最差值<span>:</span> <span>4.6307</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2.5632</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>3.6377</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.41477</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>3.7852e-05</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>6.5265e-06</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>1.6643e-05</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>6.6088e-06</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1.2118e-12</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>6.839e-14</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>2.3152e-14</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>1.2234e-14</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.7511e-12</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> NaN MISSA：最差值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>8.8818e-16</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> NaN 函數：F8 PSO：最差值<span>:</span> <span>11237.9145</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>6.3509</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>422.0364</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>2048.4224</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> DE：最差值<span>:</span> <span>52.57</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>7.3444</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>17.1257</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>8.3828</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> GWO：最差值<span>:</span> <span>0.52565</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.02599</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.10131</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.09302</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> WOA：最差值<span>:</span> <span>0.39117</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>0.024068</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>0.097116</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>0.080112</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>3.0199e-11</span> SSA：最差值<span>:</span> <span>4.2645e-07</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>9.6032e-11</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>5.6618e-08</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>8.4729e-08</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>2.6015e-08</span> MISSA：最差值<span>:</span> <span>9.9391e-08</span><span>,</span> 最優值<span>:</span> <span>2.5472e-14</span><span>,</span> 平均值<span>:</span> <span>4.1971e-09</span><span>,</span> 標準差<span>:</span> <span>1.815e-08</span><span>,</span> 秩和檢驗<span>:</span> <span>1</span>

實驗結果表明：MISSA具有更好的求解精度、收斂速度和魯棒性，相較於麻雀搜索算法綜合性能有明顯的提升，驗證了MISSA算法的改進效果。

三、參考文獻

[1] 張琳, 汪廷華, 周慧穎.

一種多策略改進的麻雀搜索算法

[J]. 計算機工程與應用, 2022, 58(11): 133-140.

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一種多策略改進的麻雀搜索算法

針對麻雀搜索算法在求解複雜優化問題時存在收斂速度慢、種羣趨同性嚴重、易於陷入局部最優等不足，提出一種多策略改進的麻雀搜索算法(MISSA)。通過混沌映射和反向學習機制提高算法初始種羣的質量；借鑑粒子羣算法的學習策略來提升種羣的信息交流能力和兼顧全局勘探與局部開發之間的平衡；融合差分進化算法的變異交叉操作提升算法跳出局部最優值的能力。通過對8個基準測試函數的尋優實驗，結果表明改進算法具有更好的優化性能和收斂效率。...

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專欄目錄

麻雀搜索算法

（SSA）可以很好對算法進行解讀 06-23 可以運行的代碼！

麻雀搜索算法

（SSA）可以很好對算法進行解讀多

策略

融合的

改進

麻雀搜索算法

-附代碼

Jack旭的博客

09-25 1439 摘要：對

麻雀搜索算法

易陷入局部最優、收斂速度慢等不足,提出

一種

多

策略

融合的

改進

麻雀搜索算法

.採用精英混沌反向學習

策略

生成初始種羣,增強初始個體的質量和種羣多樣性,實現對更多優質搜索區域的勘探以提升算法的局部極值逃逸能力和收斂性能;結合雞羣算法的隨機跟隨

策略

優化

麻雀搜索算法

中跟隨者的位置更新過程,平衡算法的局部開發性能和全局搜索能力;採用柯西-高斯變異

策略

提升算法的種羣多樣性保持能力和抗停滯能力。 3 條評論您還未登錄，請先登錄後發表或查看評論多

策略

融合的

改進

麻雀搜索算法

心升明月的博客

10-19 4143 針對

麻雀搜索算法

易陷入局部最優、收斂速度慢等不足,提出

一種

多

策略

融合的

改進

麻雀搜索算法

.採用精英混沌反向學習

策略

生成初始種羣,增強初始個體的質量和多樣性;結合雞羣算法的隨機跟隨

策略

優化

麻雀搜索算法

中跟隨者的位置更新過程,平衡算法的局部開發性能和全局搜索能力;採用柯西-高斯變異

策略

提升算法的種羣多樣性保能力和抗停滯能力.對10個不同特徵的基準測試函數進行尋優,測試結果與Wilcoxon符號秩檢驗結果均表明

改進

算法具有更好的尋優精度、收斂性能和穩定性.

麻雀算法用於極值尋優.py

06-21

麻雀搜索算法

(Sparrow Search Algorithm, SSA)是

一種

新型的羣智能優化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的覓食行為和反捕食行為的啓發基於佳點集的

改進

麻雀搜索算法

心升明月的博客

06-06 3430 為改善

麻雀搜索算法

初始種羣質量和穩定性差，易陷入局部最優的缺點，提出了

一種

基於佳點集的

改進

麻雀搜索算法

。首先，加入佳點集使初始種羣更加均勻，提升了種羣多樣性；其次，結合SSA算法特點引入

改進

的迭代局部搜索，在不降低原算法收斂速度快優點的基礎上，使算法的搜索能力更加靈活；最後，在算法中加入了維透鏡成像反向學習機制，減少各個維度間的幹擾，幫助算法跳出局部最優並加速收斂。經12個測試函數仿真實驗，結果證明了GSSA在尋優精度和穩定性等尋優性能都有較大的提升，且收斂速度更快。............

改進

麻雀搜索算法

移步公眾號獲取

12-29 3799

改進

的麻雀搜搜算法，物超所值，含有灰狼優化算法對比和粒子羣優化算法對比麻雀優化算法SSA及其

改進

策略

m0_61363749的博客

11-10 7174 本文羅列常見

改進

策略

，並將其應用於麻雀優化算法（SSA）的

改進

上，並對比

改進

後的效果。融合多

策略

的

改進

麻雀搜索算法

-附代碼

Jack旭的博客

10-12 1642 摘要：針對

麻雀搜索算法

收斂速度緩慢、尋優精度不足和容易陷入局部最優等缺點，提出了

一種

融合正弦搜索

策略

和多樣性變異處理

策略

的

改進

麻雀搜索算法

。通過引入正弦搜索

策略

，自適應調整個體權重提高算法收斂速度。針對個體聚集程度過高問題，採用多樣性變異處理，引入生物學中種羣聚集度的概念和柯西變異對最優解進行擾動，提高算法逃離局部最優的可能。基於正交對立學習的

改進

麻雀搜索算法

-附代碼

Jack旭的博客

10-26 1276 摘要：針對

麻雀搜索算法

種羣多樣性少，局部搜索能力弱的問題，本文提出了基於正交對立學習的

改進

型

麻雀搜索算法

（OOLSSA）。首先，在算法中引入正態變異算子，豐富算法種羣多樣性；其次，利用對立學習

策略

，增強算法跳出局部最優的能力；然後，在加入者更新之後引入正交對立學習機制，加快算法的收斂速度；優化算法筆記

-From-Beginner-to-Pro-A-Comprehensive-Guide-to-Understanding-and-Applying-Roulette-Rules-j

一种多策略改进的麻雀搜索算法

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