基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法

摘要

针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期容易在全局最优解附近发生振荡现象.依据8个基准函数对改进后算法与改进前算法进行性能对比测试.测试结果表明,LCSSA相较于SSA具有更快的迭代收敛速度、更高寻优精度且兼顾更好的稳定性.