【摘 要】
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针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初
【基金项目】
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国家自然科学基金(71704151)。
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针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基准测试函数
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