基于粒子群算法的混洗蛙跳算法

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。     

基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（SFLA）是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法局部搜索能力差,因而优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入量子粒子群算法的搜索策略,提出了一种基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法（QPSO-SFLA）。通过对基准函数进行测试,实验结果表明改进的算法大大提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。     

一种基于改进混合蛙跳的聚类算法

聚类分析是一种无监督的模式识别方式,它是数据挖掘中的重要技术之一。给出了一种基于改进混合蛙跳算法的聚类分析方法,该方法结合了K—均值算法和改进混合蛙跳算法各自的优点,引入了K—均值操作,再用改进混合蛙跳算法进行优化,很大程度上提高了该算法的局部搜索能力和收敛速度。通过仿真对基于改进混合蛙跳的聚类方法与其他已有的聚类方法进行了比较,验证了所提出算法的优越性。     

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。     

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.     

基于平均熵的自适应人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法容易陷入局部最优和早熟等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(ASABC)。利用平均熵机制初始化种群,增加种群的多样性,避免算法陷入早熟;同时,采用自适应调节邻域搜索步长的策略来提高算法的局部搜索能力,提升算法的计算精度;为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入自适应比例选择策略来代替人工蜂群算法的适应度比例选择方法。对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与3种常见的智能优化方法相比,改进的算法具有显著的局部搜索能力和较快的收敛速度。     

局部深度搜索的混合果蝇优化算法

针对基本果蝇优化算法(FOA)局部深度搜索能力较差且易陷入局部最优的缺点,提出了局部深度搜索的混合果蝇优化算法(SFOALDS)。通过借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的更新策略,循环进行局部深度搜索操作,使得SFOALDS既保持了FOA较快的收敛速度,又增强了FOA局部深度搜索能力,有效避免了基本FOA易陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛速度和精度。仿真实验结果表明,SFOALDS比基本FOA和SFLA有较强的全局寻优性能,并且在高维函数上的优势更加明显。     

多种群粒子群算法与混合蛙跳算法融合的研究

针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上易于陷入局部最优值的缺点,提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法.算法采用多种群粒子群方法,每次进化后,将各子群中的最优粒子组成新的群体,采用混合蛙跳模式进化,以提高种群的多样性.粒子群各子群的进化模式中,除考虑本子群最好的粒子外,还考虑整合群体最好的粒子.相对于其它一些改进的粒子群或混合蛙跳算法,融合算法概念简单,易于实现,具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.基准测试函数的仿真结果表明,本文算法优于目前一些常见的改进粒子群算法.     

基于改进混合蛙跳算法的电渣重熔过程多变量PID 控制器设计

根据电渣重熔过程的工艺特点和数学模型,提出了基于改进混合蛙跳算法（ISFLA）的多变量参数自整定PID控制策略.提出一种新的蛙跳规则,用以增强SFLA的局部搜索能力.该规则主要通过模拟青蛙的感知和运动的不确定性来动态随机地调整青蛙的局部搜索空间和步长,以防止SFLA算法过早收敛,提高算法的搜索效率.仿真结果和工业应用实验均表明了所提出控制方法的可行性和有效性.     

改进的混合蛙跳算法及其在多阈值图像分割中的应用

针对混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)存在的计算复杂度高、优化效率不理想等问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)。在原始 SFLA的基础上进行如下改进:首先,将其中每次只更新组内最差青蛙的方式改为更新组内所有青蛙的方式,这既增大了获得优质解的概率,又省去了调整组内迭代次数的步骤,从而提升了优化效率和可操作性;其次,将基于局部最优更新的方法和基于全局最优更新的方法融合为一种混合扰动更新方法,从而避免了复杂条件的选择步骤,进一步提升了优化效率;最后,去掉随机更新方式,以免优质解被破坏,从而提高了整体的优化性能。将 ISFLA 用于 CEC2005和CEC2015连续基准函数的优化测试和基于Renyi 熵的灰度和彩色图像分割的多阈值选择实验中,结果表明,与 SFLA 和state-of-the-art的LSFLA 相比,ISFLA 具有更高的优化效率,更适用于多阈值图像分割的阈值选择。     

求解CVRP的改进混合蛙跳算法研究

为了求解带有容量约束的车辆路径问题(CVRP),在建立CVRP数学模型的基础上,提出了改进的混合蛙跳算法(SFLA),并设计了新的初始群体构造方法.改进后的SFLA采用实数编码方式,融入自适应差分扰动机制及混沌局部搜索策略到局部搜索过程中,在保持SFLA全局收敛性的同时,增强了算法跳出局部最优解的能力,加快了算法收敛速度.通过与其他三种算法进行对比实验,结果表明了改进的SFLA在求解CVRP上的有效性和顽健性.     

一种基于改进混合蛙跳的KFCM算法

针对核模糊C-均值（KFCM）聚类算法存在易陷入局部极小值,对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法（shuffled frog leaping algorithm,SFLA）用于KFCM中,但在聚类数较大和维数较高时,聚类效果不理想,为此提出将自适应惯性权重引入混合蛙跳算法的更新策略中,再用改进后的混合蛙跳算法求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,利用KFCM算法优化初始聚类中心,求得全局最优解,从而有效克服了KFCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,新算法与KFCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,迭代次数更少,聚类效果更好。     

SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用

针对化工生产过程的安全性问题,提出基于混合蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效避免了F C M算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺点。将该算法用于化工生产状态数据的聚类分析,实验结果表明,本文算法与F C M聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,聚类效果更好;并且能够快速、客观地对化工生产过程的状态进行判别,为其安全运行提供了保障。     

协同进化混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。     

Improved shuffled frog leaping algorithm-based BP neural network and its application in bearing early fault diagnosis

This paper reports on a new back propagation (BP) neural network based on an improved shuffled frog leaping algorithm (ISFLA) and its application in bearing fault diagnosis. The ISFLA is developed on the basis of a chaotic operator and the convergence factor of particle swarm optimization to overcome the shortcomings of conventional shuffled frog leaping algorithm (SFLA). Testing results show that the proposed algorithm can effectively improve the solution accuracy and convergence properties and exhibits an excellent ability of global optimization in high-dimensional space. The presented ISFLA is then employed to optimize the weights and threshold values of BP neural network. An ISFLA-BP network model is established for the early fault diagnosis of rolling bearings. The proposed ISFLA-BP scheme has been compared with BP and SFLA-BP networks through experimental studies. Results indicate that the developed new model demonstrates better generalization capability and stronger robustness. It is able to effectively improve the efficiency of network training and the accuracy of early fault pattern recognition in bearing fault diagnosis tasks.     

改进混合蛙跳算法和K-Means的新型聚类算法

研究针对现有聚类算法存在着精度较低,易陷于局部最优等问题,提出一种改进的混合蛙跳算法和K-Means相结合的新型聚类算法ISFLA-K,该算法使用对立学习的思想产生初始种群,根据蛙自身具有认知能力和学习能力的特性对混合蛙跳算法的蛙跳规则进行改进,即形成ISFLA,最后使用ISFLA优化K-Means聚类算法,提高求解精度。实验结果表明, ISFLA-K具有很好的聚类性能,求解精度高。     

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。