Resumen

Con el objetivo de resolver los problemas inherentes a los algoritmos de inteligencia de enjambre, como la cada en el extremo local en la fase inicial y la baja precisin en la fase posterior, este artculo propone un algoritmo de bsqueda de gorriones mejorado (ISSA). En primer lugar, introducimos la idea del comportamiento de vuelo en el algoritmo de enjambre de aves en SSA para mantener la diversidad de la poblacin y reducir la probabilidad de caer en el ptimo local; en segundo lugar, introducimos creativamente la idea de cruce y mutacin en el algoritmo gentico en SSA para obtener una mejor poblacin de prxima generacin. Estas dos mejoras no slo mantienen la diversidad de la poblacin en todo momento, sino que tambin compensan el defecto de que el algoritmo de bsqueda de gorrin es fcil de caer en el ptimo local al final de la iteracin. La capacidad de optimizacin del SSA mejorado mejora considerablemente.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Algoritmo de inteligencia de enjambre; Extremo local; Precisión; Algoritmo de búsqueda de gorrión mejorado; Comportamiento de vuelo; Cruce y mutación
• Keywords:Swarm intelligence algorithm; Local extremum; Precision; Improved sparrow search algorithm; Flight behavior; Crossover and mutation