一種動態(tài)自適應麻雀搜索算法及在車聯(lián)網(wǎng)駕駛行為識別中的應用

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摘  要： 針對麻雀搜索算法（SSA）跟隨者接近種群內個體最佳位置時收斂速度過快而導致易陷入局部最優(yōu)的問題，文中提出一種基于動態(tài)自適應的改進型麻雀搜索算法（ASSA）。首先，在搜索尋優(yōu)過程中，對發(fā)現(xiàn)者位置和跟隨者位置進行動態(tài)更新，為保證算法在迭代后期的收斂速度，警戒者的個數(shù)采用線性遞減的方式；其次，為防止算法陷入局部最優(yōu)而導致的迭代中斷，通過高斯隨機分布形成新的發(fā)現(xiàn)者；最后，為驗證改進算法的有效性，利用4種典型的函數(shù)進行測試，測試結果與SSA進行對比。（剩余10971字）