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2988字职称论文一种改进的混合蛙跳算法

论文类型:职称论文
论文字数:2988字
论点:算法,蛙跳,混沌
论文概述:

仿真结果表明,改进的蛙跳算法的全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法

论文正文:

一种改进的混合蛙跳算法改进的混合蛙跳算法研究
文摘:针对迭代结束时收敛速度慢的问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(SFLA)。该算法引入混沌优化机制代替随机搜索,对当前种群中最差的个体进行混沌搜索,并替换种群中的一些个体,提高算法去除局部极值点的能力。仿真结果表明,改进后的SFLA比基本SFLA具有更好的全局优化能力。
关键词:混合蛙跳算法;混沌优化;随机搜索
文摘:为了防止混合蛙跳算法(SFLA)在后搜索中出现缓慢收敛,提出了一种改进的混合蛙跳算法(SFLA)。通过集成混沌优化代替随机搜索,在当前全局最差个体上通过混沌搜索重新产生一些新个体,并替换当前种群中相同数量的随机选择个体,提高了跳出局部极值的能力。仿真结果表明,Im-SFLA优于SFLA。
关键词:混合蛙跳算法;混沌优化;随机搜索
1.介绍
混合蛙跳算法(SFLA) [1-3]是一种基于文化基因算法和粒子群优化算法的群体智能优化算法。本地搜索是在一个子群中的青蛙之间传递想法,而混合策略是使想法能够在本地群体之间交换。局部深度搜索和全球信息交换的平衡策略使SFLA不局限于局部极值点,实现快速优化。然而,SFLA也有它的缺点。在进化的后期,它的收敛速度会变慢。为了解决多峰函数优化问题,很难找到最优解,且精度较低。
混沌是自然界中常见的非线性现象。混沌变量看似混沌的变化过程实际上具有随机性、遍历性和规律性的特点,[4-6]。因此,使用混沌变量进行最优搜索无疑优于随机搜索。
本文以群体中最佳个体和最差个体之间的适应度差异作为SFLA早熟收敛的判据。帐篷地图[7-9]作为一种混沌搜索机制被引入SFLA。利用混沌搜索的全局遍历性和随机性,在提高搜索效率的同时,增加了种群的多样性。因此,建立了一种改进的混合蛙跳算法。仿真结果表明,该算法能跳出局部极小值,具有较高的计算精度、较强的鲁棒性和比SFLA更好的优化性能。
2.改进的混合蛙跳算法
3.算法模拟
4.结束语
将混沌优化思想引入混合蛙跳算法,提出了一种改进的混合蛙跳算法。群体中最佳个体和最差个体之间的适应性差异被用作判断早熟的基础。对最差的个体进行混沌搜索,然后以一定的概率随机选择群体中的一些个体,并用混沌搜索的结果代替。因此,混沌搜索的随机遍历性和规律性与混合蛙跳算法相结合,增强了种群的多样性,提高了全局搜索的效率。仿真结果表明,本文提出的算法比混合蛙跳算法具有更好的性能。
参考
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