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摘要

随着智能优化算法的不断发展，解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法（Snow Geese Algorithm, SGA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了算法的全局探索能力和局部优化精度。本文还基于MATLAB平台，利用23个经典优化函数进行性能评估，结果表明，改进型雪雁算法在求解准确性、收敛速度和稳定性方面均表现出显著优势。

关键词：智能优化；雪雁算法；改进型雪雁算法；自适应权重；局部搜索；MATLAB；经典优化函数。

引言

智能优化算法作为一类基于自然启发的优化算法，已广泛应用于机器学习、数据挖掏、图像处理等领域。其中，雪雁算法（SGA）模拟了雪雁群体迁徙的行为，其主要通过种群个体间的信息交互来实现全局优化。然而，传统的SGA在求解复杂优化问题时，由于收敛速度较慢、易陷入局部最优解等问题，限制了其在实际应用中的表现。

为了解决这些问题，改进型雪雁算法（ISGA）通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，在全局探索能力和局部优化精度方面均进行了优化。基于MATLAB平台，通过对23个经典优化函数的性能评估，改进型雪雁算法展现出了优异的求解准确性、收敛速度和稳定性。

改进型雪雁算法采用自适应权重调整机制，能够在不同优化阶段灵活调节搜索参数。这一机制通过实时反馈优化目标函数值的变化趋势，动态调整权重分配，从而减少了算法在复杂解空间中的搜索困难。此外，ISGA还引入了混合局部搜索策略，既有全局搜索的�.override能力，又有局部搜索的精度升级。具体而言，在全局搜索阶段，ISGA通过模仿群体迁徙的协作行为，快速定位多峰解的存在区域；而在局部搜索阶段，则通过多维微扰的引入，在近似解空间内细化优化。

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