混合正弦余弦算法和Lévy飞行的麻雀算法

• 作者: 毛清华 张强 毛承成 柏嘉旋
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 麻雀搜索算法 正弦余弦算法 学习因子 Lévy飞行
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学|Information Sciences
• 页码范围: 1086-1091
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2020135

摘要

针对基本麻雀搜索算法抗局部最优能力弱的问题,提出一种混合正弦余弦算法和Lévy飞行的麻雀算法(ISSA).首先,在发现者位置更新方式中融合正弦余弦算法思想并引入非线性动态学习因子,平衡局部和全局的开掘能力,并加快收敛速度;然后,在跟随者位置更新方式中引进Lévy飞行策略,对当前最优解进行扰动变异,加强局部逃逸能力;最后,基于8个基准测试函数进行性能测验.实验结果表明ISSA与其余四种算法相比,寻优精度至少提升了49个数量级,求解效率得到较大提升.