正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。     

内嵌扰动变异的混合蛙跳算法

针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。     

基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法

针对传统混合蛙跳算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺陷,提出了基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法。该算法将基于三角函数搜索因子的局部进化策略和产生新个体策略引入到混合蛙跳算法中,改进混合蛙跳算法的局部搜索精度和全局收敛性能。实验结果表明,基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法能够显著改善混合蛙跳算法的寻优精度和收敛速度,使算法的搜索效率和稳定性同时得到提高。     

基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法

为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛,提高求解质量,提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中,对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息,进行深度搜索;并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算,以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限,以更高的精度逼近全局最优解,而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明：基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。     

基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.     

基于自适应权重调整与差分进化策略的并行式混合蛙跳算法

针对标准混合蛙跳算法（SFLA）在复杂优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度不高和运行效率低等问题,提出了一种基于自适应权重调整与差分进化（DE）策略的并行式混合蛙跳算法（P-DE-ASFLA）。在局部搜索过程中,采用邻近学习策略更新子群中的最优个体以加快算法的收敛;采用动态蛙跳规则更新子群中的最差个体以避免算法早熟收敛;在全局搜索过程中,采用DE策略对混合后的种群进行基因更新,增强算法的全局寻优能力。同时基于主从式并行架构,采用多进程技术使子群的局部搜索过程并行化,大幅提高了算法的运行效率。实验结果表明,所提算法在6个标准测试函数中的求解质量和运行效率要远优于标准SFLA和DE算法。     

嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法

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。     

动态双子群协同进化果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出动态双子群协同进化果蝇优化算法(DDSCFOA).该算法在运行过程中根据群体的进化水平,动态地将整个种群划分为先进子群和后进子群;先进子群采用混沌算法在局部最优解邻域内进行精细的局部搜索,后进子群采用基本FOA算法进行全局搜索,较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力;两个子群间的信息通过全局最优个体的更新和种群个体的重组进行交换.DDSCFOA算法能跳出局部极值,避免陷入局部最优.仿真结果表明,动态双子群协同进化的策略有效可行,DDSCFOA算法比基本FOA算法具有更好的优化性能.     

混合改进搜索策略的鸡群优化算法

针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。     

采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子种群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重,自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好优化性能。     

基于混沌优化策略的SFLA算法

针对基本混合蛙跳算法的缺陷, 提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制, 平衡了算法搜索深度, 并利用高斯变异算子代替随机更新操作, 提高了算法搜索速度; 在全局迭代中借鉴混沌优化策略思想, 以概率形式对最优个体进行优化, 避免了族群陷入局部最优, 并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解。最后用MATLAB对测试函数进行了仿真, 仿真结果表明改进的混合蛙跳算法在收敛速度、优化精度上有较大改善。     

文化蛙跳算法性能分析研究

基本混合蛙跳算法收敛速度较慢,优化精度较低。为进一步提高混合蛙跳算法的优化速度和精度,将文化算法模型引入到混合蛙跳算法中,提出了一种文化蛙跳算法。利用混合蛙跳算法良好的全局协同搜索能力和文化算法模型中的遗传操作,提高了算法的收敛精度,增强了算法的群体多样性。通过对3个测试函数进行优化实验,并与文中文化蛙跳算法和相关文献中的改进算法进行比较,实验结果表明文中提出的改进文化蛙跳算法具有更好的优化性能。     

基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法

针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。     

改进的反向蛙跳算法求解函数优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。     

Sensor network optimization of gearbox based on dependence matrix and improved discrete shuffled frog leaping algorithm

This paper reports a new improved discrete shuffled frog leaping algorithm (ID-SFLA) and its application in multi-type sensor network optimization for the condition monitoring of a gearbox. A mathematical model is established to illustrate the sensor network optimization based on fault-sensor dependence matrix. The crossover and mutation operators of genetic algorithm (GA) are introduced into the update strategy of shuffled frog leaping algorithm (SFLA) and a new ID-SFLA is systematically developed. Numerical simulation results show that the ID-SFLA has an excellent global search ability and outstanding convergence performance. The ID-SFLA is applied to the sensor’s optimal selection for a gearbox. In comparison with GA and discrete shuffled frog leaping algorithm (D-SFLA), the proposed ID-SFLA not only poses an effective solving method with swarm intelligent algorithm, but also provides a new quick algorithm and thought for the solution of related integer NP-hard problem.     

引入混合蛙跳搜索策略的人工蜂群粒子群算法

由于标准粒子群算法易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种引入人工蜂群搜索策略和混合蛙跳搜索策略的粒子群算法（ABCSFL-PSO）。使用人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,避免算法陷入局部最优;使用蛙跳算法中更新最差粒子的策略,来加快算法收敛速度,并进一步提高求解精度。在12个标准测试函数上的仿真实验结果表明,算法性能优良,不仅能够避免陷入局部最优,而且显著提升了收敛速度。