基于混沌反向学习和自适应螺旋搜索的改进麻雀搜索方法
摘要:
本发明公开了一种基于混沌反向学习和自适应螺旋搜索的改进麻雀搜索方法,包括:步骤1:初始化算法参数,并利用混沌反向学习策略初始化种群;步骤2:计算种群中每个个体的初始适应度值,并确定最优个体位置;步骤3:采用自适应螺旋搜索策略分别对种群中发现者和跟随者的位置进行更新;步骤4:对种群中预警个体的位置进行更新;步骤5:采用混沌反向学习策略对种群中的每个个体位置进行更新;步骤6:更新种群中每个个体的适应度值和最优个体位置,并保留部分优势个体;步骤7:若判断当前迭代次数达到最大迭代次数,则输出最优个体位置;否则,返回步骤3继续执行。该方法增强了种群多样性,避免了现有算法容易陷入局部最优的问题。
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