控制与决策

作者：刘耿耿,张丽媛,刘笛,刘能现,傅仰耿,郭文忠,陈国龙,蒋伟进

单位：福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,华中科技大学 电子信息与通信学院,武汉 430000,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,,福州大学 计算机与大数据学院,福州 350116,

关键词：麻雀搜索算法;约束优化问题;多策略混合;测试函数;CEC2017;工程优化

基金：国家自然科学基金项目(61877010,11501114)；国家重点基础研究发展计划项目(2011CB808000)；计算机体系结构国家重点实验室开放课题项目(CARCHB202014)；福建省自然科学基金项目(2019J01243).

针对麻雀搜索算法面对具有强约束、非凸性和不可微特征的复杂问题所存在的开发与探索能力不平衡、易陷入局部最优、过早收敛和种群多样性较低等不足,提出一种求解复杂约束优化问题的多策略混合麻雀搜索算法.首先,利用反向学习策略构建双向初始化机制,以达到获得分布更优的初始种群的目的;其次,设计一种基于交叉与变异算子的位置更新公式,扩大搜索范围,丰富搜索机制,以平衡算法探索和开发能力,同时提高算法的收敛精度和速度;最后,使用社区学习策略对种群进行精炼,强化开发能力与跳出局部极值的能力,并保持种群的多样性.分别在CEC2017的28个实数约束优化问题和1个工程优化问题上进行了性能评估,实验结果表明,所提出的算法对比其他优化算法具有寻优能力强、收敛精度高、收敛速度快等优势,可有效解决复杂约束优化问题.

来源：2023年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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