融合多策略的改进麻雀搜索算法
Improved sparrow search algorithm fused with multiple strategies
1. 沈阳理工大学 自动化与电气工程学院, 沈阳 110159
2. 西北工业大学 a. 航海学院; b. 数学与统计学院, 西安 710072
3. 中国核动力研究设计院 核反应堆系统设计技术国家级重点实验室, 成都 610041
摘要
针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点，提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略，自适应调整个体权重提高算法收敛速度；针对个体聚集程度过高问题，采用多样性变异处理，引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动，提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试，测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值，有更好的平均值和标准差，表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上，进一步验证了改进策略的有效性和可行性。
基金项目
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(面上项目)(LJKZ0245)
核反应堆系统设计技术重点实验室资助项目(HT-KFKT-02-2019010)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0412
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1086-1091,1117
文章编号: 1001-3695(2022)04-022-1086-06
发布历史
[2021-12-09] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
张晓萌, 张艳珠, 刘禄, 等. 融合多策略的改进麻雀搜索算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1086-1091,1117. (Zhang Xiaomeng, Zhang Yanzhu, Liu Lu, et al. Improved sparrow search algorithm fused with multiple strategies [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1086-1091,1117. )
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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