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摘要:
针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法.该算法在基本蛙跳算法划分模因组的基础上引入共轭梯度法,由于基本蛙跳算法模因组的划分规则,使得排在最后的青蛙子群个体位置较差,严重影响着整个群体的寻优速度,因而选取排列在后面的一部分模因组使用共轭梯度法进行求解,这使得算法在进化中后期易跳出局部最优,提高了算法的收敛精度.所得混合蛙跳算法有效结合了基本蛙跳算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精确的局部搜索能力.数值实验结果表明,所提出的改进蛙跳算法较基本蛙跳算法具有更高的收敛精度,避免了陷入局部最优的缺点,且优化结果更加稳定.
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文献信息
篇名 嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 混合蛙跳算法 共轭梯度法 数值实验 适应度函数
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 1958-1965
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 7023字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.10.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁昔明 北京建筑大学理学院 25 123 7.0 10.0
2 庞凯立 北京建筑大学理学院 3 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合蛙跳算法
共轭梯度法
数值实验
适应度函数
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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