密度基正弦余弦算法提升土壤湿度插值模型优化性能

本文《论文研究-Application of density-based sine cosine algorithm in soil moisture interpolation model》由李刚、李宁和陈远志三位作者共同撰写，发表在中国科技论文在线上。他们关注的核心问题是传统的正弦余弦算法在处理复杂优化问题时，容易陷入局部最优解的问题。为解决这一挑战，他们提出了一种基于密度的正弦余弦算法。 该算法的主要创新在于它结合了个体周围密度信息的考虑。在迭代过程中，算法倾向于让密度较高的个体远离密度中心，这使得在探索阶段算法不会过于密集，从而提高了避免局部最优的能力。这种方法通过动态调整搜索策略，使算法能够更有效地在搜索空间中扩散，增加了全局优化的可能性。 李刚，1993年出生，硕士研究生，研究兴趣集中在智能通信和物联网领域，他的工作对于理解如何将这种新型算法应用于实际环境下的土壤湿度监测系统具有重要意义。李宁教授，1967年出生，拥有博士学位，副教授职称，专长包括智能通信、室内室外高精度定位、物联网和卫星通信，她是这篇论文的通讯作者，其电子邮件地址为lnmmdsy@bupt.edu.cn。 论文摘要重点介绍了该算法的工作原理，以及其在土壤湿度插值模型中的具体应用。这个模型可能涉及到农业水资源管理、土壤健康监测或者气候变化预测等领域，通过改进的正弦余弦算法，可以提供更准确和可靠的土壤湿度数据，这对于精准农业决策和支持环境管理具有直接价值。 这篇文章不仅深入探讨了如何提升优化算法的性能，还展示了将其应用于特定科学问题（如土壤水分管理）的实际潜力。通过这种方式，作者们为解决复杂优化问题提供了新的思路，并期待对相关领域的研究者和实践者产生积极的影响。