计算机应用研究

作者：王宁,何庆,

单位：贵州大学a.大数据与信息工程学院;b.贵州省公共大数据重点实验室,贵阳550025；

关键词：海鸥优化算法,黄金正弦,sigmoid函数,搜索连续化,

基金：贵州省科技计划重大专项项目(黔科合重大专项字［2018］3002,黔科合重大专项字［2016］3022)；贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)；贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字［2016］124)；贵州大学培育项目(黔科合平台人才［2017］5788)；；

针对海鸥算法（SOA）在迭代寻优过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢以及寻优精度低等缺陷，提出一种黄金正弦引导与sigmoid连续化的海鸥优化算法（GSCSOA）。在海鸥迁徙阶段，使用sigmoid函数作为非线性收敛因子引导海鸥搜寻过程，使得算法前期保持更强的全局寻优能力，后期更快收敛。在海鸥扑食阶段，引入禁忌搜索的思想，使得海鸥始终向着置信度更高的区域移动，并且在一次迭代中最优位置持续变化，从而提高寻优精度。之后使用黄金正弦机制指引种群位置更新，缩小搜索范围，提高局部寻优能力。最后，用12个测试函数和CEC2014函数集对改进算法进行测试，并与原算法以及其他算法的实验结果进行对比，结果证明改进的海鸥算法在收敛速度和精度上的表现更优。

来源：2022年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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