多策略协同改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)种群多样性差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略协同改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先,ISSA采用一种融合转移概率的边界学习策略的发现者位置更新方式,扩大发现者搜索范围并丰富其种群多样性;其次,ISSA在麻雀跟随者更新过程中引入混合粒子群机制,扩大目标跟随个体的选择范围;最后在算法寻优过程中,ISSA利用模糊推理系统动态监控种群陷入局部最优的概率,以差分变异操作提高种群跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的12个函数作为性能基准函数,将ISSA与标准SSA及其他四种改进的麻雀搜索算法(ESSA、CSSOA、SSASC、MSSA)进行性能测试,基于实验数据的Friedman检验表明,ISSA能获取更好的性能。