计算机应用

作者：李大海, 詹美欣, 王振东

单位：江西理工大学 信息工程学院，江西 赣州 341000

关键词：麻雀搜索算法,模糊逻辑,混合差分变异操作,拓扑对立学习,无线传感器网络,节点部署

基金：国家自然科学基金资助项目(620620237);江西理工大学校级基金资助项目(205200100013)

针对麻雀搜索算法（SSA）存在寻优精度不高且易陷入局部最优的问题，提出一种基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法（EMISSA）。首先，为平衡算法的全局和局部搜索能力，引入模糊逻辑来动态调整麻雀发现者的规模；其次，对麻雀跟随者进行混合差分变异操作以产生变异子群，从而增强EMISSA跳出局部最优的能力；最后，通过拓扑对立学习（TOBL）产生当前麻雀发现者个体的拓扑对立解，以充分挖掘搜索空间内的优质位置信息。通过2013年进化计算大会（CEC2013）中的12个测试函数评估EMISSA、标准SSA以及混沌麻雀搜索优化算法（CSSOA）等改进麻雀算法的性能。实验结果表明，EMISSA在30维情况下，在12个测试函数上获得了11个第一；在80维情况下，在所有的测试函数上都获得了第一。而在Friedman检验中，EMISSA的排名均获得了第一。将EMISSA应用于障碍物环境下的无线传感器网络（WSN）节点部署，实验结果表明，相较于其他算法，EMISSA获得了最高的无线节点覆盖率，节点分布更均匀，覆盖冗余更少。

来源：2023年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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