计算机应用研究

作者：林杰,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：正弦余弦算法,调节因子,权重系数,逐维交叉学习,

基金：贵州省科技计划项目重大专项项目(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)；；

为提高正弦余弦算法在求解函数优化问题的性能，提出混合策略改进正弦余弦算法。首先，利用正切函数作为调节因子代替原本线性变化的参数，用于平衡算法的全局探索和局部开发；然后，引入权重系数，用于控制位置更新处个体上一代位置的影响力，有效提高算法开发能力和寻优速度；最后，构建逐维交叉学习策略，克服最优解无更新的缺点，对最优个体进行扰动更新，跳出局部最优，避免早熟收敛。在不同维数的八个基准函数上进行仿真实验。实验表明，该算法相对于其他群智能优化算法具有更高的寻优精度和收敛速度，相比于最新的正弦余弦改进算法，也表现出更好的收敛性能和稳定性。

来源：2020年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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