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麻雀搜索算法SSA在求解目标函数最优解时,存在种群多样性不丰富,易陷于局部最优,多维函数求解精度差等问题,针对这些问题提出改进的麻雀搜索算法ISSA。首先,利用反向学习策略初始化种群,增加种群多样性;然后,对步长因子进行动态调整,提高算法的求解精度;最后,在侦查预警的麻雀位置更新公式中引入Levy飞行,提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。将ISSA、SSA和其他算法在8个测试函数上进行求解,并进行秩和检验,仿真结果表明,ISSA具有更高的寻优性能。还将ISSA应用到认知无线电的频谱分配中,实验结果表明,ISSA的系统效益和公平性优于其他算法,验证了ISSA在实际应用中的可行性。 相似文献
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针对海鸥算法(SOA)在求解最优化问题中的不足和算法性能依赖于参数的选取等缺点,提出一种基于惯性权重的海鸥优化算法(Inertia Seagull optimization algorithm,I-SOA),采用非线性递减的惯性权重计算附加变量A的值来调整的海鸥的位置,通过莱维飞行和随机指数值增加海鸥飞行的随机性,增强... 相似文献
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针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA).首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优.通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wilcoxon秩和检验的方法进行差异显著性统计检验的实验结果证明,改进后的算法性能更优,求解精度更高,显著性更好. 相似文献
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