计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
8期
138-142
,共5页
胥枫%张桂珠%赵芳%吴德龙
胥楓%張桂珠%趙芳%吳德龍
서풍%장계주%조방%오덕룡
群智能算法%混合蛙跳算法%差分进化算法%优势互补%多样性%全局优化
群智能算法%混閤蛙跳算法%差分進化算法%優勢互補%多樣性%全跼優化
군지능산법%혼합와도산법%차분진화산법%우세호보%다양성%전국우화
swarm intelligence algorithm%Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA)%Differential Evolution (DE)algorithm%complementary advantage%diversity%global optimization
针对混合蛙跳算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低等问题,提出一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法.采用粒子群算法在短时间内产生一组满足约束条件的初始解,以提高初始解的质量.在此基础上,利用差分进化算法全局搜索能力强、种群多样性好等优点,设计一种自适应选择机制,动态地交替使用混合蛙跳算法和差分进化算法,使两者有机融合、优势互补.对6个经典函数的仿真测试结果表明,该算法可以丰富粒子的多样性,使算法前期和后期都具有较好的寻优能力,且寻优速率、求解精度、稳定性都优于混合蛙跳算法、差分进化算法和差分混合蛙跳算法.
針對混閤蛙跳算法在解決高維優化問題時易早熟收斂、求解精度低等問題,提齣一種自適應交替的差分混閤蛙跳優化算法.採用粒子群算法在短時間內產生一組滿足約束條件的初始解,以提高初始解的質量.在此基礎上,利用差分進化算法全跼搜索能力彊、種群多樣性好等優點,設計一種自適應選擇機製,動態地交替使用混閤蛙跳算法和差分進化算法,使兩者有機融閤、優勢互補.對6箇經典函數的倣真測試結果錶明,該算法可以豐富粒子的多樣性,使算法前期和後期都具有較好的尋優能力,且尋優速率、求解精度、穩定性都優于混閤蛙跳算法、差分進化算法和差分混閤蛙跳算法.
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