融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法及应用
Sparrow search algorithm integrating orthogonal learning and dynamic equilibrium and its application
1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 昆明 650500
2. 中国农业大学 信息与电气工程学院, 北京 100083
摘要
针对麻雀搜索算法收敛速度慢和搜索能力不平衡的缺点，提出一种融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交学习策略来加强个体间信息传递，提高算法的收敛速度；然后采用动态平衡策略，增强算法在迭代前期的全局探索能力和迭代后期的局部开发能力，从而平衡两种搜索行为。SSAOD在IEEE CEC 2022测试函数上整体寻优能力第一，稳定性更好，收敛速度更快更精确；在多阈值图像分割问题上获取到的图像细节更清晰，信息更丰富。实验结果证明所提算法不仅有更好的数值优化能力，还有较好的解决实际问题的能力。
基金项目
国家自然科学基金地区基金资助项目(32060193)
云南省重大科技专项计划资助项目(202202AD080006)
云南省计算机技术应用重点实验室开放课题
云南省"兴滇英才支持计划"青年人才项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0526
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-04-07] 优先出版
引用本文
何洪玉, 潘家文, 钱谦. 融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法及应用 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0526. (He Hongyu, Pan Jiawen, Qian Qian. Sparrow search algorithm integrating orthogonal learning and dynamic equilibrium and its application [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0526. )
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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