
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
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。
发布日期:2025-03-28 00:47:19
浏览次数:5
分类:精选文章
本文共 837 字,大约阅读时间需要 2 分钟。
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。
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。
发表评论
最新留言
关注你微信了!
[***.104.42.241]2025年05月07日 03时52分30秒
关于作者

喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!
推荐文章
寻找两个有序数组的中位数
2019-03-22
10-3 A1-4在产品表中找出库存数量大于50的产品的信息 (20 分)
2019-03-22
配置文件中有“路径信息”时,需呀注意的问题(路径中的\是转义字符)~
2019-03-23
桜の木になろう
2019-03-23
Python 读取16进制byte数据
2019-03-23
Python 存储和读取ASCII码形式的byte数据
2019-03-23
Ajax学习笔记-错误的处理-7
2019-03-23
微信小程序跳转微信小程序的实现
2019-03-23
SparkStreaming利用队列生成测试数据源
2019-03-23
简单三步VisualVm远程监控Java进程
2019-03-23
js——BOM操作知多少?
2019-03-23
划分子网与NAT的区别。。。
2019-03-23
信号量机制
2019-03-23
接口的私有方法
2019-03-23
钻石操作符使用升级
2019-03-23
设置方法区大小与OOM
2019-03-23
对象的实例化内存布局与访问定位内容
2019-03-23
计算机专业导论——语言与算法 (思维导图)
2019-03-23
检测到#include错误,请更新 includePath
2019-03-24