基于新搜索策略的混合蛙跳算法

• 作者: 张桂珠 赵芳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能算法 混合蛙跳算法 柯西变异 分类标准 搜索策略 惯性权重 全局优化
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 嵌入式软件与应用
• 页码范围: 224-228
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.054

摘要

混合蛙跳算法（ SFLA）具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点，但在高维优化问题中算法易早熟收敛且求解精度低。为此，提出一种基于新搜索策略的混合蛙跳算法（ NSSFLA）。该算法定义了新的粒子分类标准，将所有青蛙按此标准进行分类，每类青蛙按照相应的位置更新公式进行更新；在迭代过程中，每个青蛙个体根据自身状态动态地调整惯性权重，平衡了算法全局搜索和局部搜索的能力；在全局迭代中借鉴柯西变异优化策略思想，并以停滞代数判断是否对最优个体进行优化，避免了族群陷入局部最优。实验仿真表明，NSSFLA的寻优能力强，迭代次数少，解的精度高，更适合高维复杂函数的优化。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂珠	江南大学物联网工程学院	33	196	9.0	12.0
2	赵芳	江南大学物联网工程学院	7	25	3.0	5.0