改进型麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)求解精度依赖于较优位置的群体,易于陷入局部最优等问题,提出改进型的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA).该算法首先提出正态偏移策略,以重心位置为导向进行种群偏移,实现移动能量的正态分布衰减,有效提升种群对局部搜索的勘探能力;其次引入动态正弦扰动策略,通过缩放因子实现发现者对前期搜索步长和后期快速收敛的双向需求.然后针对麻雀种群中位置较差的预警者加入反向学习机制,以预警者当前位置生成扰动的反向解,有利于扩大搜索步长,帮助算法跳出局部最优.最后随机选取6个测试函数并与其他算法进行比较,实验结果验证了ISSA算法的有效性.