科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对麻雀搜索算法（SSA）在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法（ISSA）。首先，利用反向学习策略初始化种群，增加种群多样性；然后，对步长因子进行动态调整，提高算法的求解精度；最后，对侦查预警的麻雀位置更新公式引入Levy飞行，提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。将改进后的麻雀搜索算法（ISSA）、麻雀搜索算法和其他算法在8个测试函数上进行求解精度，并进行秩和检验，仿真结果表明，改进后的麻雀搜索算法具有更高的寻优性能。同时，将ISSA应用到认知无线电的频谱分配中，实验结果表明ISSA算法的系统效益和公平性优于其他算法，验证了ISSA应用到实际中的可行性。
- 出版日期2021-9-30
- 单位贵州大学
