基于佳点集和惯性权重的改进麻雀算法

摘要

针对麻雀算法(SSA)局部搜索能力差的问题,提出一种改进的麻雀算法(GSSA)。首先,采用佳点集的方法初始化麻雀个体,增强种群多样性;其次,在发现者位置更新上采用对数惯性权重来协调局部搜索和全局搜索能力,加快收敛速度;同时在跟随者位置更新方式中引入t分布策略,加强全局搜索能力;最后,对6个基准测试函数进行仿真实验表明,GSSA寻优精度与SSA算法相比可提高约51个数量级,与同类改进算法相比精度可提高2个数量级,且寻优速度加快。