一种混合麻雀搜索算法

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元启发式算法由于可产生多样的解决方案在科学及工业领域受到了广泛的应用,麻雀搜索算法（SSA）是一种相对新颖的基于群体的元启发式算法,已被证明具有较好的寻优求解性能。由于在某些情况下麻雀种群多样性不足,导致算法寻优精度低,易陷入局部最优,因此提出了一种混合麻雀搜索算法（HSSA）,首先利用反向对立学习策略提高初始种群质量,其次混合了模拟退火算法的Metropolis准则,避免算法陷入局部最优。为了验证算法的性能,利用HSSA对多个单峰和多峰测试函数进行求解,实验结果表明,与WOA、SSA和IPSO相比,HSSA具有更快的收敛速度和更高的求解精度。

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来源
《电脑知识与技术》 |2021年第5期|232-234|共3页
作者
李敦桥;
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作者单位

贵州航天控制技术有限公司;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
麻雀搜索算法; 反向对立学习; Metropolis准则; 混合算法; 函数优化;

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