混合策略改进的麻雀优化算法

针对麻雀优化算法在迭代后期种群多样性减少，收敛速度较慢，高纬度求解精度较低等缺点，本文提出一种混合策略改进的麻雀算法.首先，利用佳点集法初始化麻雀个体位置，提高初始个体的多样性；其次，提出黄金莱维飞行策略和t-分布扰动策略共同改进发现者位置更新方式，解决算法在迭代后期种群多样性减少的问题；最后，提出动态分配侦察者策略，有效平衡侦察者全局探索与局部开采的能力.将本文所提算法与主流算法在14个基准测试函数以及部分CEC2014函数上进行比较实验，使用数值分析、收敛性分析、Wilcoxon秩和检验分析评估本文所提算法的性能.实验结果表明，本文算法具有更好的寻优精度和收敛速度，在高维度问题求解上，具有更好的性能.