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摘要:
基于模因进化的演化算法是一种模拟自然界生物进化或社会种群活动的随机搜索方法.本文介绍一种基于新的智能搜索算法--混洗蛙跳算法的改进演化算法.对SFLA算法和PSO算法的基本原理进行阐述,为了更好地改进SFLA算法局部搜索能力差、收敛速度降低,将粒子群优化算法(PSO)与混洗蛙跳算法(SFLA)相结合,提出一种改进的混洗蛙跳算法(SFLA),能够提高算法的局部搜索能力和稳定性.该算法比上述两种算法具有更好的性能,特别是对函数优化等问题计算效果更好.
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文献信息
篇名 基于粒子群算法的混洗蛙跳算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 混洗蛙跳算法 粒子群优化算法 函数优化
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 39-42
页数 4页 分类号 TP311
字数 3744字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.11.011
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研究主题发展历程
节点文献
混洗蛙跳算法
粒子群优化算法
函数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
总被引数(次)
56782
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