2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
发布日期:2025-03-28 00:47:19 浏览次数:5 分类:精选文章

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摘要

随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(Snow Geese Algorithm, SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了算法的全局探索能力和局部优化精度。本文还基于MATLAB平台,利用23个经典优化函数进行性能评估,结果表明,改进型雪雁算法在求解准确性、收敛速度和稳定性方面均表现出显著优势。

关键词:智能优化;雪雁算法;改进型雪雁算法;自适应权重;局部搜索;MATLAB;经典优化函数。

  • 引言
    智能优化算法作为一类基于自然启发的优化算法,已广泛应用于机器学习、数据挖掏、图像处理等领域。其中,雪雁算法(SGA)模拟了雪雁群体迁徙的行为,其主要通过种群个体间的信息交互来实现全局优化。然而,传统的SGA在求解复杂优化问题时,由于收敛速度较慢、易陷入局部最优解等问题,限制了其在实际应用中的表现。
  • 为了解决这些问题,改进型雪雁算法(ISGA)通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,在全局探索能力和局部优化精度方面均进行了优化。基于MATLAB平台,通过对23个经典优化函数的性能评估,改进型雪雁算法展现出了优异的求解准确性、收敛速度和稳定性。

    改进型雪雁算法采用自适应权重调整机制,能够在不同优化阶段灵活调节搜索参数。这一机制通过实时反馈优化目标函数值的变化趋势,动态调整权重分配,从而减少了算法在复杂解空间中的搜索困难。此外,ISGA还引入了混合局部搜索策略,既有全局搜索的�.override能力,又有局部搜索的精度升级。具体而言,在全局搜索阶段,ISGA通过模仿群体迁徙的协作行为,快速定位多峰解的存在区域;而在局部搜索阶段,则通过多维微扰的引入,在近似解空间内细化优化。

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