【摘 要】
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针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA).首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解
【机 构】
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火箭军工程大学 作战保障学院,西安 710025;北京遥感设备研究所,北京 100854;火箭军工程大学 作战保障学院,西安 710025;北京遥感设备研究所,北京 100854;火箭军工程大学 导弹
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针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA).首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力.其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索.最后,对12个基准函数进行仿真实验.结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性.同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性.
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