典型文献
多策略混合的改进麻雀搜索算法
文献摘要：
针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在处理复杂优化问题时存在的搜索空间不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略混合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm based on multi-strategy mixing,IMSSA).利用Sine混沌映射初始化麻雀个体位置,丰富种群多样性,解决种群分布不均匀、搜索空间不足等问题;引入带有惯性权重的多样性全局最优引导策略来加快收敛速度,调控算法的全局探索与局部开发能力;采用双样本学习策略使算法跳出局部最优,提高种群对解空间的搜索能力.通过测试函数对算法进行仿真实验,验证三种改进策略的有效性,并且进行Wilcoxon秩和检验和时间复杂度分析,结果表明IMSSA算法的各项性能均有显著提升.最后用算法优化支持向量机参数,建立轴承故障诊断模型,进一步证明了改进策略是可行有效的.
文献关键词：
麻雀搜索算法;Sine混沌映射;惯性权重;全局最优引导;双样本学习;轴承故障
中图分类号：
作者姓名：
回立川;陈雪莲;孟嗣博
作者机构：
辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]回立川;陈雪莲;孟嗣博-.多策略混合的改进麻雀搜索算法)[J].计算机工程与应用,2022(16):71-83
A类：
IMSSA,全局最优引导,双样本学习
B类：
多策略混合,改进麻雀搜索算法,sparrow,search,algorithm,优化问题,搜索空间,收敛速度,速度慢,和易,局部最优,优等,improved,multi,strategy,mixing,Sine,混沌映射,初始化,种群多样性,种群分布,分布不均匀,惯性权重,引导策略,快收敛,局部开发,学习策略,跳出局部,解空间,搜索能力,测试函数,改进策略,Wilcoxon,秩和检验,时间复杂度,算法优化,优化支持向量机,立轴,轴承故障诊断,故障诊断模型
AB值：
0.325808
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