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融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 被引量：64
1
作者 李爱莲 全凌翔 +1 位作者 崔桂梅 解韶峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期91-99,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性... 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异
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基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割模型
2
作者 黄蓉 陈倩诒 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期251-260,共10页
传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初... 传统基于熵标准的图像分割法采用穷尽法搜索分割阈值,存在计算代价高、分割效率低的不足。针对这一问题,设计基于Cross熵与改进麻雀搜索算法的图像分割方法。为了提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和寻优速率,利用反向学习机制进行种群初始化,改善初始种群结构,提升种群多样性和初始解质量。设计正余弦优化和惯性权重的发现者更新机制,提升发现者全局搜索能力。提出柯西混沌变异的追随者更新机制,结合混沌映射和柯西变异,避免算法产生局部最优。以Cross熵最小为标准评估个体适应度,利用改进麻雀搜索算法寻找图像分割最佳阈值,并实现图像分割。实验结果表明,改进算法在分割指标上表现优异,可以有效提升图像分割精度和分割效率。 展开更多
关键词 图像分割 交叉熵 麻雀搜索算法 反向学习 正余弦算法 柯西变异
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改进麻雀搜索算法求解物流配送中心选址问题 被引量：7
3
作者 杨小琴 朱玉全 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第5期1441-1450,共10页
为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提... 为提升物流配送效率,降低配送成本,提出一种改进麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心选址问题。在基本麻雀搜索算法SSA中,设计均匀化Logistic映射机制提升初始种群的均匀性和随机性;利用正余弦优化和惯性权重机制改进发现者位置更新,提升全局搜索能力;引入柯西混沌变异机制增强种群多样性,避免局部最优解。利用M-SSA算法求解物流配送中心选址问题。实验结果表明,在解决配送中心选址问题上,M-SSA算法可以降低物流配送成本,提升配送效率。 展开更多
关键词 配送中心选址 麻雀搜索算法 正余弦优化 柯西混沌变异 均匀化Logistic映射 配送效率 种群多样性
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基于改进麻雀搜索优化认知车载网络频谱分配
4
作者 张宇 杨关 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期110-118,175,共10页
5G时代的到来使得车载无线网络能够更智能、更快速地实现人、车、物间的通信互联,从而增强车辆行驶安全预警、快速媒体接入,提升行车体验。针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的不足,提出基于改进麻雀搜索算法的频谱分配算法... 5G时代的到来使得车载无线网络能够更智能、更快速地实现人、车、物间的通信互联,从而增强车辆行驶安全预警、快速媒体接入,提升行车体验。针对传统认知车载网络频谱分配效率低、速度慢的不足,提出基于改进麻雀搜索算法的频谱分配算法。结合折射反向学习机制进行种群初始化,提高种群多样性,以正余弦优化、惯性权重以及柯西混沌变异机制提升标准麻雀搜索算法的寻优精度和速度;将频谱分配变量映射为麻雀个体的位置信息,并以网络吞吐量和接入公平性作为评估麻雀位置优劣的适应度函数,利用改进麻雀搜索算法对频谱分配方案迭代寻优。数值仿真结果表明,改进算法不仅能够更快地得到频谱分配方案,而且车载用户收益更高,还可以保障分配公平性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 正余弦优化 柯西变异 认知车载网络 频谱分配
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改进麻雀搜索算法及其应用研究 被引量：3
5
作者 严浩洲 刘旺盛 +1 位作者 蔡振亮 敬添俊 《东莞理工学院学报》 2022年第5期60-68,共9页
针对麻雀搜索算法(SSA)收敛过早和迭代后期易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先,为提高算法的随机性和搜索性,将发现者向最优位置的跳跃操作改为向最优位置的移动,同时采用非线性的正余弦搜索对跟随者位置进... 针对麻雀搜索算法(SSA)收敛过早和迭代后期易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先,为提高算法的随机性和搜索性,将发现者向最优位置的跳跃操作改为向最优位置的移动,同时采用非线性的正余弦搜索对跟随者位置进行调整;其次,为解决算法在迭代后期易陷入局部最优的情况,对发现者和跟随者位置进行动态调整,同时采用反向学习策略对种群进行初始化设计;再次,利用柯西-高斯变异解决算法过早收敛的问题;最后为验证改进算法有效性,利用12种基准函数进行测试,测试结果与SSA、WOA、GWO、PSO、GA进行对比。结果表明:ISSA能够有效克服SSA收敛过早和迭代后期易陷入局部最优的缺陷,并提高了算法的收敛精度、稳定性和收敛速度。同时,将ISSA应用到车辆路径问题,验证了ISSA应用于实际工程问题的可行性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 正余弦搜索 反向学习策略 柯西-高斯变异 车辆路径问题
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基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法
6
作者 陈立海 谭奥 +2 位作者 贺永辉 张笑琼 白晓龙 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2129-2141,共13页
针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西... 针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法(SCSSA)优化了VMD参数α和K,进而对轴承故障信号进行了自适应分解,根据加权包络谱峰值因子指标(WEPF)筛选有效模态分量,并重构得到了重构信号;然后,采用SCSSA优化了MCKD参数T、L和M,并用优化后的MCKD方法增强了重构信号故障冲击成分;最后,对经MCKD增强后的重构信号进行了包络谱分析,提取到了轴承故障特征频率及倍频;利用轴承故障仿真信号和试验信号对该故障异常检测方法进行了验证分析。研究结果表明:该检测方法能够有效降噪并自适应增强故障冲击成分,相较于经SCSSA-VMD分解并重构的信号,故障仿真信号和实测试验信号信噪比分别提升了102.6%和81.3%,均方根误差分别降低了26.7%和33.3%;轴承内外圈故障特征频率及倍频幅值更为突出,能够实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障异常检测目的,与SSA-VMD-MCKD方法相比,更能突显该方法的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 故障冲击成分增强 结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法 变分模态分解 最大相关峭度解卷积
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