混合策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法存在的迭代过程中种群多样性减少且容易陷入局部最优以及收敛速度慢等问题,提出混合策略改进的麻雀搜索算法（MSSSA）。利用Circle映射初始化麻雀个体位置,增加初始种群的多样性。结合蝴蝶优化算法（BOA）中蝴蝶飞行方式,改进发现者的位置更新策略,增强算法全局探索能力。采用逐维变异方法对个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中与4种基本算法和5种改进算法基于10个基准测试函数进行比较并进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法具有更好的收敛性和求解精度,全局寻优能力得到大幅提升。     

柯西变异的骆驼算法优化与应用

针对骆驼算法（Camel Algorithm,CA）在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法（Modified Camel Algorithm,MCA）。该算法基于骆驼的行进行为,通过在全局位置处引入柯西分布函数进行变异,使得个体受局部极值点约束力下降,提高局部寻优能力,减少原始算法中使用的设置参数的数量,具有较高的计算速度和简化的结构。通过标准测试函数对MCA与CA,乌鸦搜索算法（Crow Searching Algorithm,CSA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）进行低维与高维测试对比,实验结果表明该改进算法表现出更好的运行效率和寻优能力。通过优化受约束的工程应用即抗干扰智能天线优化来验证MCA的性能,该算法能够使天线系统到达确定的方向来完美消除干扰信号,提高在实际应用中的精度、速度与稳定性。