计算机应用

作者：赵沛雯, 张达敏, 张琳娜, 邹诚诚

单位：1.贵州大学 大数据与信息工程学院，贵阳 550025；2.贵州大学 机械工程学院，贵阳 550025

关键词：秃鹰搜索算法,纵横交叉策略,黄金正弦算法,惯性权重,测试函数

基金：国家自然科学基金资助项目（62062021， 61872034）；贵州省科学技术基金资助项目（黔科合基础［2020］1Y254， 黔科合基础［2019］1064）。

针对传统秃鹰搜索算法（BES）存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点，提出一种融合黄金正弦算法（Gold-SA）和纵横交叉策略的秃鹰搜索算法（GSCBES）。首先，在传统BES的搜索阶段设置基于惯性权重的位置更新公式；然后，在捕食猎物阶段引入Gold-SA；最后，引入纵横交叉策略对全局最优和种群进行修正。对11个Benchmark函数和CEC2014函数进行仿真实验并使用Wilcoxon秩和检验的方式评估所提算法的寻优能力，结果表明，所提算法收敛更快；同时，使用所提算法对反向传播（BP）神经网络模型的权值和阈值进行赋值，并将优化的BP神经网络模型用于空气质量的预测中，平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）值均小于BP神经网络模型以及基于粒子群优化（PSO）的BP神经网络模型，预测精确度有所提高。

来源：2023年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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