典型文献
基于混沌的多策略优化麻雀算法及应用
文献摘要：
针对原始麻雀搜索算法在寻优过程中出现多样性降低,难以跳出局部最优,以及收敛精度不够等问题,提出一种基于混沌的多策略优化麻雀算法.首先,通过Circle混沌映射进行种群初始化,生成分布更加均匀的麻雀种群,增加种群的多样性;其次,引入自适应比例,对发现者的种群规模占种群总规模的比例进行动态变化,平衡算法的全局搜索与局部挖掘能力;然后引入Levy飞行改进发现者位置更新方式,提高算法的搜索范围与局部搜索能力,并且加快收敛于最优值的速度;最后,选择逐维变异与反向学习相融合的方式来扰动当前全局最优位置,通过贪婪算法来筛选出变异前后的最优值作为当前全局最优值,从而提高算法跳离局部最优的能力.本次选择12个基准函数和Wilcoxon秩和检验进行验证,并于六种其他算法进行对比,证明了以上多种策略对于算法的性能提升明显.同时,将该改进算法应用于工程实践中,本文选择压缩弹簧设计优化问题,验证所提改进算法在工程设计中的可行性与优越性.
文献关键词：
麻雀搜索算法;Circle映射;自适应比例;Levy飞行;逐维变异;反向学习;压缩弹簧设计
中图分类号：
作者姓名：
邬贵昌;韦文山;李尚平;郭羿;吴超略
作者机构：
广西民族大学电子信息学院,广西南宁530006
文献出处：
引用格式：
[1]邬贵昌;韦文山;李尚平;郭羿;吴超略-.基于混沌的多策略优化麻雀算法及应用)[J].微电子学与计算机,2022(12):21-30
A类：
逐维变异
B类：
多策略优化,麻雀算法,麻雀搜索算法,跳出局部,局部最优,收敛精度,Circle,混沌映射,射进,种群初始化,自适应比例,发现者,种群规模,全局搜索,Levy,进发,位置更新,更新方式,搜索范围,局部搜索,搜索能力,快收敛,反向学习,最优位置,贪婪算法,全局最优值,跳离,基准函数,Wilcoxon,秩和检验,六种,性能提升,改进算法,算法应用,压缩弹簧设计,优化问题
AB值：
0.344887
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