改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题

为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。     

改进的麻雀搜索优化算法及其应用

麻雀搜索算法SSA在求解目标函数最优解时,存在种群多样性不丰富,易陷于局部最优,多维函数求解精度差等问题,针对这些问题提出改进的麻雀搜索算法ISSA。首先,利用反向学习策略初始化种群,增加种群多样性;然后,对步长因子进行动态调整,提高算法的求解精度;最后,在侦查预警的麻雀位置更新公式中引入Levy飞行,提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。将ISSA、SSA和其他算法在8个测试函数上进行求解,并进行秩和检验,仿真结果表明,ISSA具有更高的寻优性能。还将ISSA应用到认知无线电的频谱分配中,实验结果表明,ISSA的系统效益和公平性优于其他算法,验证了ISSA在实际应用中的可行性。     

一种改进的麻雀搜索算法

麻雀搜索算法(SSA)作为一种新颖的群体智能优化算法,已被证明具有较好的寻优性能.但由于SSA在某些情况下迭代中后期搜索性减小,种群多样性降低,导致算法存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优解等不足.针对SSA存在的缺陷,融合萤火虫算法(FA)迭代策略,提出了一种加入萤火虫搜索扰动的麻雀搜索优化算法(FSSA).首...     

融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(spar row search algori thm,SSA)存在收敛速度慢、稳定性差和易陷入局部最优等问题,提出融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法(DEH-SSA)。引入反向学习初始化以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;加入非线性权重因子改进麻雀发现者的位置更新公式以平衡算法的局部和全局搜索能力,使算法的收敛速度加快;融合差分进化和精英策略增强SSA算法的全局搜索能力并提高算法的收敛精度。在10个基准测试函数上与其它群智能算法进行比较实验,其结果表明,DEH-SSA具有更高的收敛精度、更快的收敛速度和更好的稳定性,通过Wilcoxon秩和检验方法也验证了DEH-SSA算法具有更好的显著性差异。     

基于切线飞行的麻雀搜索算法

为解决在临近全局最优条件下,原始麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)存在种群多样性降低,局部开发能力薄弱导致不容易跳出局部最优点的问题,提出基于切线飞行的麻雀搜索算法(tangent flight sparrow search algorithm, tanSSA)。首先,使用自适应t分布策略改进发现者位置更新公式,可以提高麻雀个体的寻优能力,同时防止算法早熟。然后,利用切线搜索算法中切线飞行策略所具有的可以增强算法探索搜索空间能力,且能使算法跳出局部最优解的优势,在原始麻雀搜索算法中使用切线飞行扰动策略对最优解进行扰动。这两种策略相结合,可以有效提升tanSSA算法的勘探与开发性能。最后,使用12个标准基准测试函数,结合Wilcoxon秩和检验来测试验证tanSSA算法的优化性能,并与原始SSA算法、鲸鱼优化算法、粒子群优化算法以及自适应t分布SSA算法进行比较。实验证明,基于切线飞行的麻雀搜索算法的寻优能力和收敛速度都有显著提升。     

一种混合麻雀搜索算法

元启发式算法由于可产生多样的解决方案在科学及工业领域受到了广泛的应用,麻雀搜索算法(SSA)是一种相对新颖的基于群体的元启发式算法,已被证明具有较好的寻优求解性能。由于在某些情况下麻雀种群多样性不足,导致算法寻优精度低,易陷入局部最优,因此提出了一种混合麻雀搜索算法(HSSA),首先利用反向对立学习策略提高初始种群质量,其次混合了模拟退火算法的Metropolis准则,避免算法陷入局部最优。为了验证算法的性能,利用HSSA对多个单峰和多峰测试函数进行求解,实验结果表明,与WOA、SSA和IPSO相比,HSSA具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

多策略协同改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)种群多样性差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略协同改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先,ISSA采用一种融合转移概率的边界学习策略的发现者位置更新方式,扩大发现者搜索范围并丰富其种群多样性;其次,ISSA在麻雀跟随者更新过程中引入混合粒子群机制,扩大目标跟随个体的选择范围;最后在算法寻优过程中,ISSA利用模糊推理系统动态监控种群陷入局部最优的概率,以差分变异操作提高种群跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的12个函数作为性能基准函数,将ISSA与标准SSA及其他四种改进的麻雀搜索算法(ESSA、CSSOA、SSASC、MSSA)进行性能测试,基于实验数据的Friedman检验表明,ISSA能获取更好的性能。     

多策略融合的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法容易因初始种群的多样性不足,导致算法的搜索能力下降;以及在搜索后期,算法容易陷入到局部最优的问题,提出一种多策略融合的麻雀搜索算法(multi-strategy fusion sparrow search algorithm, ISSA).在算法初始化阶段,引入高维Sine混沌映射来初始化种群,提高初始种群的质量,增强种群多样性;其次,引入衰减因子,作用在发现者阶段,衰减因子的自适应性,平衡了前期全局搜索和后期局部寻优的性能;最后引入柯西变异和变化选择策略,让搜索个体可以跳出局部限制继续搜索,增强局部搜索能力.随机抽取6个benchmark测试函数,实验结果验证了ISSA在寻找最优值等方面相比原算法得到了有效的提升.     

自适应混合策略麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）求解精度低，稳定性不足，易陷入局部最优等问题，提出一种基于自适应混合策略的麻雀搜索算法（adaptive hybrid strategy sparrow search algorithm,AHSSSA）。引入Tent混沌映射初始化种群，增加种群数量，合并两个种群，再利用精英策略得到精英种群，以提高初始解质量；引入自适应周期收敛因子α，加强搜索能力与收敛速度；追随者与预警者位置更新方式调整，在一定程度上防止算法陷入局部最优；引入多项式变异扰动，以解决SSA陷入局部最优问题。利用12种测试函数进行测试，结果表明：AHSSSA比SSA有更好的寻优性能。     

一种用于DGPS整周模糊度解算的混合策略麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在计算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度过程中出现的全局搜索能力弱、易陷入局部最优等问题，提出了混合策略麻雀搜索算法(HSSSA)。首先，通过引入Circle混沌映射初始化种群，提高初始种群的多样性，增强算法的全局寻优能力；其次，将粒子群算法中各个粒子的速度策略引入发现者位置更新公式中，提升算法寻优能力；最后，使用高斯变异策略对最优麻雀位置进行扰动，增强了跳出局部最优的能力。将所提算法应用于9个不同特征的基准函数进行实验，结果表明，HSSSA算法有着良好的寻优精度和收敛速度。在GPS/BDS实测数据的3 000个历元的解算中，相比传统LAMBDA算法和SSA算法，HSSSA算法有着更高的解算成功率，可达99.2%。     

融合多策略的改进麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略,自适应调整个体权重提高算法收敛速度;针对个体聚集程度过高问题,采用多样性变异处理,引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动,提高算法逃离局部最优的可能。通过九个不同特征的基准函数进行寻优测试,测试结果表明改进算法能够更快地收敛于最优值,有更好的平均值和标准差,表明了其具备更优的收敛速度、收敛稳定性和逃离局部最优值的能力。通过应用该改进优化算法于分数阶PID控制器的参数整定上,进一步验证了改进策略的有效性和可行性。     

基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法

针对基本花授粉算法（FPA）收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态全局搜索和柯西变异的花授粉算法DCFPA。利用混沌映射增强花粉种群初始分布的随机性和均匀性,在全局授粉过程中,引入全局平均最优花粉位置和动态权重递减因子共同实现花粉个体位置的更新,牵引算法朝着正确的搜索方向进行,避免算法早熟收敛,最后利用Cauchy变异,增加种群多样性,帮助算法跳出局部最优。对6个测试函数进行仿真实验表明,DCFPA算法比FPA具有更好的全局优化能力,提升了算法的收敛速度与求解精度;与相关的改进算法比较结果也表明,DCFPA整体上也具有更好的优化性能。     

一种多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、种群趋同性严重、易于陷入局部最优等不足,提出一种多策略改进的麻雀搜索算法（multi-strategy improved sparrow search algorithm,MISSA）。通过混沌映射和反向学习机制提高算法初始种群的质量;借鉴粒子群算法的学习策略来提升种群的信息交流能力和兼顾全局勘探与局部开发之间的平衡;融合差分进化算法的变异交叉操作提升算法跳出局部最优值的能力。通过对8个基准测试函数的寻优实验,结果表明改进算法具有更好的优化性能和收敛效率;进一步地,将改进算法应用于优化支持向量回归（support vector regression,SVR）模型的参数,并通过在选定的5个UCI数据集上的实验验证了改进算法的有效性。     

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。     

多策略混合的改进麻雀搜索算法

针对基本麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）在处理复杂优化问题时存在的搜索空间不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种多策略混合的改进麻雀搜索算法（improved sparrow search algorithm based on multi-strategy mixing,IMSSA）。利用Sine混沌映射初始化麻雀个体位置,丰富种群多样性,解决种群分布不均匀、搜索空间不足等问题;引入带有惯性权重的多样性全局最优引导策略来加快收敛速度,调控算法的全局探索与局部开发能力;采用双样本学习策略使算法跳出局部最优,提高种群对解空间的搜索能力。通过测试函数对算法进行仿真实验,验证三种改进策略的有效性,并且进行Wilcoxon秩和检验和时间复杂度分析,结果表明IMSSA算法的各项性能均有显著提升。最后用算法优化支持向量机参数,建立轴承故障诊断模型,进一步证明了改进策略是可行有效的。     

融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法

针对元启发算法中麻雀搜索算法(SSA)的早熟收敛、易陷入局部最优、全局搜索性差等问题进行研究,提出一种融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法。首先,利用Chebyshev混沌映射初始化种群,使初始解位置分布更为均匀,产生优质初始解,增加种群丰富性;其次,引入黄金正弦和曲线自适应权重改进发现者和加入者位置更新方式,有效协调了全局搜索与局部挖掘能力,加快收敛速度;最后,动态选择随机游走或柯西-t扰动策略对最优麻雀位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力以及收敛精度。选取14个基准函数进行测试,比较改进算法与其他九个元启发式算法的仿真结果,使用Wilcoxon秩和检验以及MAE(mean absolute error)排序来验证所提改进策略的有效性。结果表明,该算法在全局搜索性、克服局部最优、收敛速度、收敛精度、稳定性都有较大提升。     

改进麻雀搜索算法在分布式电源配置中的应用

针对麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）在解决高维、非线性的分布式电源（Distributed Generation,DG）优化配置问题中求解精度与稳定性不足的问题,提出一种改进麻雀搜索算法进行求解。通过引入Tent混沌提高初始解的质量,利用Levy飞行策略和柯西高斯变异,增强算法搜索方向的多元性以及跳出局部最优的能力,针对算法在工程应用中产生大量无效麻雀的问题,优化了麻雀位置更新公式,以提高SSA的工程实用性。分别用标准SSA、ISSA、蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm,BOA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）测试基准函数,对比验证ISSA的有效性,并将ISSA应用于IEEE33节点系统的DG化配置模型求解,所求的DG配置方案能更大程度地降低配电网有功损耗与电压偏差。     

基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法（SAA）可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法（SSA）具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络（BPNN）进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。