典型文献
基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法
文献摘要：
针对麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法(SSASC).首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,以增强种群的多样性和遍历性;其次,提出一种指数形式的非线性惯性权重,从而提高算法的收敛效率;最后,应用纵横交叉策略对算法进行改进,即利用横向交叉增强全局搜索能力,利用纵向交叉保持种群的多样性并防止算法陷入局部最优.选取了13个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon秩和检验和Friedman检验评价算法的性能.在与其他元启发式算法的对比实验中,将基准函数从10维扩展到100维,SSASC在平均值和标准差处始终优于其他算法.实验结果表明,该算法在收敛速度和求解准确度方面均取得了一定的优势.
文献关键词：
麻雀搜索算法;Sobol序列;惯性权重;纵横交叉策略;非线性策略;基准函数
中图分类号：
作者姓名：
段玉先;刘昌云
作者机构：
空军工程大学防空反导学院,西安710038;空军工程大学研究生院,西安710038
文献出处：
引用格式：
[1]段玉先;刘昌云-.基于Sobol序列和纵横交叉策略的麻雀搜索算法)[J].计算机应用,2022(01):36-43
A类：
SSASC
B类：
Sobol,纵横交叉策略,麻雀搜索算法,局部最优,收敛速度,较慢,初始化,随机采样,采样方法,遍历性,非线性惯性权重,收敛效率,全局搜索,搜索能力,基准函数,Wilcoxon,秩和检验,Friedman,元启发式算法,非线性策略
AB值：
0.227275
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