【摘 要】
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针对麻雀搜索算法寻优性能低、多样性不足问题,为提高算法的全局搜索能力和局部开发能力,提出一种基于动态预警与选择变异的麻雀搜索算法(CGSSA).采用线性微分递减的方式动态设定优化过程中的预警者数量,在更新过程中设定选择因子,按照震荡衰减的规律对算法中一定数量的较差个体进行变异,并在变异结束后对更新前后的个体择优选取.实验结果表明:CGSSA算法不仅在收敛速度、搜索精度以及稳定性上具有更好的优化性能,与BP神经网络相结合应用于机器学习中的分类任务时,具有更好的分类性和鲁棒性.
【机 构】
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辽宁工程技术大学矿业学院,辽宁阜新123000;宁夏煤炭基本建设有限公司,宁夏银川750004;辽宁工程技术大学辽宁省高等学校矿产资源开发利用技术及装备研究院,辽宁阜新123000;辽宁工程技术大学矿
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
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针对麻雀搜索算法寻优性能低、多样性不足问题,为提高算法的全局搜索能力和局部开发能力,提出一种基于动态预警与选择变异的麻雀搜索算法(CGSSA).采用线性微分递减的方式动态设定优化过程中的预警者数量,在更新过程中设定选择因子,按照震荡衰减的规律对算法中一定数量的较差个体进行变异,并在变异结束后对更新前后的个体择优选取.实验结果表明:CGSSA算法不仅在收敛速度、搜索精度以及稳定性上具有更好的优化性能,与BP神经网络相结合应用于机器学习中的分类任务时,具有更好的分类性和鲁棒性.
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