基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法寻优精度不高和易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法。通过随机方式选择各子群中心点,利用青蛙到各子群中心点的距离度量子群内青蛙的紧密程度。用优化方法计算各子群的绝对阈值和相对阈值,提出中心点双阈值模糊子群划分策略对青蛙群体划分子群。在一次局部搜索中,依据中心点隶属度与绝对阈值、相对阈值之间关系对子群最差个体更新方法进行改进。仿真结果表明,中心点双阈值模糊子群划分策略和子群最差个体更新方法有效可行。固定参数时算法在单峰值和多峰值函数寻优问题上收敛速度和精度均有显著提高,变化参数时算法在高维函数上保持较好的优化性能,在适宜的邻近青蛙个数条件下优化性能最优。     

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。     

求解多背包问题的混合蛙跳算法

针对多背包问题,提出一种改进的离散混合蛙跳算法。算法中对青蛙个体采用十进制整数编码方式,应用遗传算法中的交叉操作来对个体进行更新,扩展了传统混合蛙跳算法模型。将改进的算法用于多背包问题求解,仿真实验表明了所提算法的有效性。     

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。     

基于伪差分扰动的混合蛙跳算法研究

为了充分发掘混合蛙跳算法求解复杂优化问题的能力,提出了一种新颖的改进混合蛙跳算法.改进算法借鉴粒子群优化算法的速度更新方式,通过族群中随机个体、最优个体和最差个体间的位置关系来确定最差个体的更新步长;借鉴差分进化思想,通过伪差分变异产生虚拟个体来更新最差个体,以提高种群开拓能力.通过对四个典型测试函数的仿真实验表明,相比其他几种改进算法,改进算法以100％的概率找到了某些函数的理论最优值,寻优效果更好,收敛成功率更高.     

基于负熵和智能优化算法的盲源分离方法

针对混合蛙跳算法(SFLA)更新策略会陷入局部最优、降低收敛速度的问题,提出一种自适应阈值更新策略。根据盲源分离中常用峭度和负熵作为非高斯性的度量,但峭度对野值敏感,影响算法性能,研究一种基于负熵准则的采用粒子群优化(PSO)算法和混合蛙跳算法的盲源分离方法。仿真结果表明,基于负熵的盲分离算法性能优于基于峭度的盲分离算法,基于SFLA的盲分离算法性能优于基于PSO的盲分离算法。     

基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

针对梯级水电站优化调度的复杂问题,结合差分进化算法和混合蛙跳算法各自优势,提出一种新的混合差分进化算法。该算法将差分进化策略嵌入到混合蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合操作,而在每个分组内部按照差分进化策略对个体不断进行更新。数值实验表明该算法具有较强的全局搜索能力,克服了基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。将该算法应用于梯级水电站中长期优化调度实例,并与传统动态规划法进行比较分析,进一步验证了其可行性与有效性。     

一种基于选择策略的差分混合蛙跳算法

设计了一种选择差分混合蛙跳算法SDSFLA,该算法通过增加组内个体更新个数提高了种群更新效率;通过引入差分进化算法的交叉算子和变异算子,加强了个体之间的信息交流;使用多种更新策略,提高了实验个体产生的成功率;随机选择控制参数,增加了种群的多样性。基于16个基准测试函数,将SDSFLA与一种改进的蛙跳算法、两种改进的差分进化算法进行对比,实验结果证实了SDSFLA算法的有效性和稳定性。     

基于差分扰动的混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低的缺点,借鉴差分进化中的变异思想,提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用子群中其他个体的有利信息,对其更新策略进行局部扰动。实验结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于所比较的算法。     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法

针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。     

求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法*

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中,修正了其更新策略,从而维持了子群的多样性。实验仿真结果表明,改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度,有效地避免了SFLA的早熟收敛问题,从而改善了对复杂问题的搜索效率,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

基于微粒群与混合蛙跳融合的群体智能算法

针对微粒群算法和混合蛙跳算法存在的早熟收敛问题,提出一种基于微粒群与混合蛙跳算法融合的群体智能算法。新算法将整个群体分成数目相等的蛙群和微粒群群体。在两群体独立进化过程中,设计了一种两群之间的信息替换策略：比较蛙群与微粒群的最佳适应值,如果蛙群进化较好,利用蛙群各子群中最差个体替换微粒群一部分较好个体;否则,用微粒群中较好的一部分个体替换蛙群各子群的最好个体。同时,设计了一种两群之间的相互协作方式。为避免微粒群因早熟收敛而影响信息替换策略效果,适时对其所有个体最好位置进行随机扰动。仿真实验表明,新算法可以有效提高全局搜索能力及收敛速度,对于高维复杂函数问题,算法具有很好的稳定性。     

一种求解作业车间调度的文化粒子群算法*

提出了一种文化粒子群算法用于求解置换流水车间调度问题中的最小化最大完成时间。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。算法中群体空间的粒子群不但通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,实现群体演化,而且通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。该算法在不同规模的问题实例上与其他几个具有代表性的算法的比较结果表明,该算法具有较快的收敛速度,无论是在求解质量还是稳定性方面都优于比较的算法。     

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。     

自适应混合变异的蛙跳算法

蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法,计算速度快,寻优能力强,但局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛。针对其缺点,结合高斯变异和柯西变异的优点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免陷入局部最优,提高了蛙跳算法解决复杂函数问题的能力。实验验证了其有效性。     

基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划

针对混合蛙跳算法(SFLA)进行路径规划时易陷入局部最优且寻优效果较差的问题,提出一种改进的SFLA。改进算法在原算法的更新策略中引入欧氏距离和种群最优蛙,并提出一种带可调控制参数的产生新个体的方法代替原本的随机更新操作。把路径规划问题转换为最小化问题,基于环境中目标和障碍物的位置定义青蛙的适应度,机器人依次到达每次迭代中最好蛙的位置,从而实现最优路径规划。移动机器人仿真实验中,与其他算法相比,改进后的算法成功次数由82提高到98,规划时间由9.7s减少到5.3s。实验结果表明,改进算法具有较强的安全性和寻优性能。