【摘 要】
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针对麻雀算法初始化种群盲目性、全局搜索能力尚差容易陷入局部最优等问题,提出了一种逐维高斯变异的混沌麻雀优化算法.该算法首先利用singer混沌映射策略对种群进行初始化,克服种群初始化的盲目性.然后引入翻筋斗觅食策略来提高种群的全局搜索能力,最后引入惯性权重因子,针对最优原子采用逐维度高斯变异,提高其跳出局部最优解的能力,提高算法的全局搜索能力.将优化的麻雀算法与其他算法进行实验对比,实验结果表明改进算法相比原始算法具有明显的优势.
【机 构】
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湖南国防工业职业技术学院,湖南 湘潭 411207
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针对麻雀算法初始化种群盲目性、全局搜索能力尚差容易陷入局部最优等问题,提出了一种逐维高斯变异的混沌麻雀优化算法.该算法首先利用singer混沌映射策略对种群进行初始化,克服种群初始化的盲目性.然后引入翻筋斗觅食策略来提高种群的全局搜索能力,最后引入惯性权重因子,针对最优原子采用逐维度高斯变异,提高其跳出局部最优解的能力,提高算法的全局搜索能力.将优化的麻雀算法与其他算法进行实验对比,实验结果表明改进算法相比原始算法具有明显的优势.
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