• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《计算机应用》 >基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法

基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

针对麻雀搜索算法(SSA)存在寻优精度不高且易陷入局部最优的问题,提出一种基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法(EMISSA)。首先,为平衡算法的全局和局部搜索能力,引入模糊逻辑来动态调整麻雀发现者的规模;其次,对麻雀跟随者进行混合差分变异操作以产生变异子群,从而增强EMISSA跳出局部最优的能力;最后,通过拓扑对立学习(TOBL)产生当前麻雀发现者个体的拓扑对立解,以充分挖掘搜索空间内的优质位置信息。通过2013年进化计算大会(CEC2013)中的12个测试函数评估EMISSA、标准SSA以及混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)等改进麻雀算法的性能。实验结果表明,EMISSA在30维情况下,在12个测试函数上获得了11个第一;在80维情况下,在所有的测试函数上都获得了第一。而在Friedman检验中,EMISSA的排名均获得了第一。将EMISSA应用于障碍物环境下的无线传感器网络(WSN)节点部署,实验结果表明,相较于其他算法,EMISSA获得了最高的无线节点覆盖率,节点分布更均匀,覆盖冗余更少。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号