混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第7期北京时间：

作者：杜云, 周志奇, 贾科进, 丁力, 卢孟杨林

单位：河北科技大学 电气工程学院，石家庄 050031

摘要：麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点，但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点，针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进Circle混沌映射提高种群多样性；在发现者引入自适应权重策略，提高发现者的全局搜索能力和搜索范围；在加入者引入改进鲸鱼优化算法的气泡网捕食策略，提高算法的局部搜索性能和跳出局部最优的能力；结合反向学习策略机制，对所有的个体进行最优选择，使每次迭代后的个体质量得到提升，以提高算法的寻优效率和寻优精度。将混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法与4种经典基本算法和9种改进的麻雀搜索算法在12种测试函数和CEC2022测试函数上进行对比，改进算法有更好的寻优性能和收敛速度。

关键词：麻雀搜索算法,Circle混沌映射,自适应权重,鲸鱼优化算法,反向学习