增强型麻雀搜索算法及其工程优化应用

摘要

提出一种增强型麻雀搜索算法(Enhanced Sparrow Search Algorithm, ESSA)并应用于压力容器设计问题的优化.首先,ESSA在初始化阶段采用Gauss映射生成混沌序列替代原算法种群;其次,在迭代阶段加入动态惯性权重和以迭代次数为参数自由度的学生t分布扰动因子引导算法搜索全局最优;最后,采用随机回归的越界处理方法进一步提升算法搜索性.通过对15组基准函数测试,对比了改进的灰狼优化算法(PSO_GWO)、改进的鲸鱼优化算法(EGolden-SWOA)、两种改进的麻雀搜索算法(ISSA1、ISSA2)以及原算法(SSA),仿真实验结果验证了改进策略的有效性.同时,针对约束优化问题,采用一种基于自适应参数的双适应度函数对比法处理约束条件,将ESSA应用于压力容器设计问题的优化,实验数据对比其他文献中方法,取得了最优的结果.