針對海豚群算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺陷,提出一種跳躍海豚群算法.增加跳躍步驟,保留更多優(yōu)秀解,加快收斂;提出聲波長度隨迭代自適應變化的策略以及含有變異因子的動態(tài)位置更新策略,滿足算法不同時期對進化的需求;并加入早熟收斂機制,降低陷入局部最優(yōu)的機率.最后,分析了參數(shù)對算法性能的影響,并與四種算法進行對比,實驗表明其在收斂速度、收斂精度以及魯棒性上優(yōu)勢明顯.

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