一種融合邏輯回歸的麻雀搜索算法研究

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摘  要：為了改善麻雀搜索算法收斂速度緩慢、局部搜索能力較弱等問(wèn)題，提出了一種融合邏輯回歸的麻雀搜索算法。文章通過(guò)引入Sine-Sine混沌、邏輯回歸模型、步長(zhǎng)因子組合策略來(lái)改進(jìn)麻雀搜索算法的不足之處。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有更好的收斂速度、尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性的能力。同時(shí)，利用該算法預(yù)估Taylor定位算法的初始值，解決了TayLor的初值難以選擇問(wèn)題，進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)策略的有效性。（剩余9654字）