融合小生境机制的增强麻雀搜索算法及其应用
Enhanced sparrow search algorithm by integrating niche mechanism and its application
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341400
摘要
针对麻雀搜索算法SSA易陷入局部最优、算法过早收敛等问题，提出一种融合小生境的麻雀搜索算法NSSA。首先，NSSA使用一种基于发现者相似性形成自适应物种的小生境策略将麻雀种群自动划分为以发现者为中心的若干个小种群或物种，且使跟随者朝所属物种内的发现者位置移动，以保持种群的多样性。其次，通过结合模糊逻辑的差分变异并使用发现者所属物种内的其他个体信息对发现者进行变异操作，以提高算法跳出局部最优的能力。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集，将NSSA与CSSOA、ISSA、MSSSA、SHSSA、MSWOA进行性能测试。实验结果表明，在大多数多峰目标函数上，NSSA与排名第二的算法相比，收敛精度提升了10%以上。对NSSA的各改进策略进行了消融实验，结果表明，在综合改进策略的共同作用下，NSSA的综合优化性能排名第一。最后将NSSA应用于压力容器设计问题，结果表明，相比于其他算法，NSSA仍能够获得最优的解。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61563019,615620237)
江西理工大学校级基金资助项目(205200100013)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0353
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1077-1085
文章编号: 1001-3695(2024)04-018-1077-09
发布历史
[2023-12-11] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
李大海, 李鑫, 王振东. 融合小生境机制的增强麻雀搜索算法及其应用 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1077-1085. (Li Dahai, Li Xin, Wang Zhendong. Enhanced sparrow search algorithm by integrating niche mechanism and its application [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1077-1085. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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