本文關(guān)鍵詞：基于三角函數(shù)搜索因子的混合蛙跳算法　出處：《計算機工程與科學》2016年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)混合蛙跳算法存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)和搜索精度不高的缺陷,提出了基于三角函數(shù)搜索因子的混合蛙跳算法。該算法將基于三角函數(shù)搜索因子的局部進化策略和產(chǎn)生新個體策略引入到混合蛙跳算法中,改進混合蛙跳算法的局部搜索精度和全局收斂性能。實驗結(jié)果表明,基于三角函數(shù)搜索因子的混合蛙跳算法能夠顯著改善混合蛙跳算法的尋優(yōu)精度和收斂速度,使算法的搜索效率和穩(wěn)定性同時得到提高。
[Abstract]:In view of the traditional SFLA slow convergence and easy to fall into local optimum defects and search precision, proposes a search SFLA factor based on trigonometric function. The algorithm of evolutionary strategy of trigonometric function search factor and generation methods of new individuals into SFLA based on local search precision and global convergence performance of the improved shuffled frog leaping algorithm. The experimental results show that the SFLA trigonometric function can search factor optimization precision and convergence speed significantly improved shuffled frog leaping algorithm, which improved the search efficiency and stability were increased at the same time.
【作者單位】： 蘭州交通大學現(xiàn)代信息技術(shù)與教育中心;
【基金】：國家自然科學基金(61364026) 蘭州交通大學青年科學基金(2014027)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言混合蛙跳算法SFLA(Shuffled Frog LeapingAlgorithm)是模擬青蛙覓食過程中信息共享和交流特點的元啟發(fā)式算法[1,2]。它具有概念簡單、參數(shù)較少、計算速度快等特點,是一種全局高效的并行群體智能優(yōu)化搜索算法,已成功應用到如函數(shù)優(yōu)化、工業(yè)系統(tǒng)控制與優(yōu)化、圖像處理等多種

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本文編號：1344837