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融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法

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针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA).借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力.通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证.实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性.
Sparrow Search Algorithm Combining Sine-Cosine and Cauchy Mutation

李爱莲、全凌翔、崔桂梅、解韶峰

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内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古 包头 014010

内蒙古科技大学 基建处,内蒙古 包头 014010

麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异

国家自然科学基金

61763039

2022

10.3778/j.issn.1002-8331.2106-0148

计算机工程与应用
华北计算技术研究所

计算机工程与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.683
ISSN：1002-8331
年,卷(期)：2022.58(3)
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