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内容介绍摘要本文针对麻雀搜索算法SSA易陷入局部最优、收敛速度慢等不足提出一种基于多混合策略的改进麻雀搜索算法MISSA。

该算法在初始化阶段采用迭代混沌映射增强种群多样性在觅食阶段引入黄金正弦算法与非线性收敛因子优化发现者-跟随者模型利用精英反向学习策略更新最优解与迭代种群。

通过10个基准函数与CEC2014函数测试MISSA在优化精度、收敛速度与鲁棒性上显著优于单策略改进算法、其他改进SSA及5种典型群智能算法。

实验结果表明MISSA在解决旅行商问题TSP时亦表现出较强的实用性与可行性。

关键词麻雀搜索算法多混合策略黄金正弦算法精英反向学习旅行商问题

研究背景与问题提出群智能算法因其全局搜索能力与并行性成为解决复杂优化问题的有效工具。

麻雀搜索算法Sparrow Search Algorithm, SSA作为新兴的群智能算法通过模拟麻雀种群的觅食与反捕食行为在连续优化问题中展现出一定优势。

然而传统SSA存在以下缺陷初始化随机性导致种群多样性不足初始解分布不均易使算法陷入局部最优发现者-跟随者模型搜索效率低线性收敛因子导致后期搜索动力不足自学习能力薄弱仅依赖历史最优解更新种群缺乏对解空间的深度探索。

针对上述问题本文提出基于多混合策略的改进麻雀搜索算法Multi-mixed Strategy Improved SSA, MISSA通过融合迭代混沌映射、黄金正弦算法、非线性收敛因子与精英反向学习策略系统提升算法性能。

理论基础与文献综述

1 麻雀搜索算法原理SSA将种群分为发现者、跟随者与警戒者三类发现者负责搜索食物源位置更新依赖步长控制参数PD与安全阈值ST跟随者跟随发现者觅食位置更新依赖发现者最优位置与当前种群最差位置警戒者当危险来临时引导种群转移至安全区域。

2 现有改进研究现有SSA改进主要集中于以下方向初始化优化采用Logistic混沌映射LSSA、Tent混沌映射TSSA提升初始种群质量参数动态调整引入自适应惯性权重AWSSA、余弦收敛因子CSSA平衡全局与局部搜索混合策略融合结合差分进化DESSA、粒子群优化PSOSSA增强搜索能力。

研究缺口现有改进多聚焦单一策略优化缺乏对多策略协同作用机制的系统研究混合策略的选择与组合方式缺乏理论支撑导致算法性能提升有限。

⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献[1] Li W , Zhang M , Zhang J ,et al.A Multimixed Strategy Improved Sparrow Search Algorithm and Its Application in TSP[J].Mathematical Problems in Engineering,

DOI:

1

1155/2022/

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3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

12 RF随机森林时序、回归预测和分类

13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

14 PNN脉冲神经网络分类

15 模糊小波神经网络预测和分类

16 时序、回归预测和分类

17 时序、回归预测预测和分类

18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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