本文關(guān)鍵詞：對較好和較差個體雙向更新的混合蛙跳算法

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【摘要】：針對基本蛙跳算法在處理復雜函數(shù)優(yōu)化問題時求解精度低且易陷入局部最優(yōu)的缺點,將共軛梯度法引入基本蛙跳算法,對排名靠前的p個模因組中的精英個體和排名靠后的q個模因組中的落后個體同時使用共軛梯度法進行更新,一方面增強對較差青蛙的指導能力,另一方面使最差的青蛙直接更新,提高了算法的收斂精度.所得混合蛙跳算法有效結(jié)合了基本蛙跳算法較強的全局搜索能力和共軛梯度法快速精確的局部搜索能力.將所得的混合蛙跳算法與其他智能優(yōu)化算法進行對比,數(shù)值試驗結(jié)果表明,無論從收斂精度還是進化代數(shù)而言,所得混合蛙跳算法較其他算法均有較大的改進,具有更高的收斂精度,能有效避免陷入局部最優(yōu),且優(yōu)化結(jié)果更加穩(wěn)定.
【作者單位】： 北京建筑大學理學院;
【關(guān)鍵詞】： 混合蛙跳算法 共軛梯度法 數(shù)值試驗 適應度函數(shù)
【基金】：國家自然科學基金(61463009) 北京市自然科學基金項目(4122022) 中央支持地方科研創(chuàng)新團隊項目(PXM2013-014210-000173)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 基本蛙跳算法[1]是一種新的基于群體智能的啟發(fā)式算法,該算法是在2003年由Eusuff和Lansey受青蛙進食行為的啟發(fā)進行建模和仿真研究的結(jié)果,該算法結(jié)合了粒子群算法和模因算法兩者的優(yōu)點,具有結(jié)構(gòu)簡單、收斂速度快和全局尋優(yōu)能力強等特點.基本蛙跳算法與其他群體迭代算法一樣,雖

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本文編號：980352