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。     

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。     

带有选择和自适应变异机制的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,提出一种带有选择和自适应变异机制的蛙跳算法。引入线性递减的动态惯性权重修正最差青蛙,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同概率进行自适应变异。仿真结果表明,该算法可以平衡全局搜索和局部搜索,寻优能力强、迭代次数少,解的精度较高,更适合高维复杂函数的优化。     

基于SQP局部搜索的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法存在寻优精度不高,后期收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming,SQP）的蝙蝠优化算法。该算法应用佳点集理论构造初始种群,增强了初始种群的遍历性;为避免算法陷入早熟收敛,引入柯西变异算子对种群中精英个体进行变异操作,增加种群多样性;在迭代后期,对最优个体进行SQP局部搜索,提高蝙蝠算法的局部深度搜索能力,保证个体在靠近全局最优值时能够寻优到全局最优解,加快种群进化速度。通过仿真实验结果证明,改进后的蝙蝠算法性能优越,具有良好的寻优精度和收敛速度。     

一种改进的混合蛙跳和K均值结合的聚类算法

针对K均值聚类算法存在的对初始值敏感且容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的混合蛙跳算法（SFLA）和K均值相结合的聚类算法。该算法通过混沌搜索优化初始解,变异操作生成新个体,在更新青蛙位置时,设计了一种新的搜索策略,提高了算法寻优能力;根据青蛙群体的适应度方差来确定K均值算法的操作时机,抑制早熟收敛。实验结果表明,改进的算法提高了聚类精度,在全局寻优能力和收敛速度方面具有优势。     

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。     

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。     

一种改进的混合蛙跳和K均值结合的聚类算法

传统K均值聚类(KMC)算法过分依赖初始值的设置,容易陷入局部最优;混合蛙跳算法(SFLA)存在收敛速度和搜索速度较慢、局部和全局信息交流不全面等缺点。针对以上缺点,首先提出一种改进的混合蛙跳算法(MSFLA)。该算法根据粒子群优化和差分进化思想,在青蛙个体变异时,引入上一次移动距离的权重惯性系数和缩放因子,从种群中的最优位置和历史最优位置之间的随机点出发,以子群内的青蛙的平均值和最差位置差值为步长进行青蛙个体的更新操作。再将MSFLA与KMC算法结合提出MSFLA-KMC算法,有效地克服了KMC算法过分依赖初始值设置问题,同时降低了KMC算法陷入局部最优的可能性。实验结果表明,MSFLA具有较强的寻优能力,MSFLA-KMC算法则具有更好的聚类性能。     

基于混合变异的萤火虫群优化算法

基本萤火虫群优化GSO(Glowworm Swarm Optimization)算法在求解函数全局寻优问题时,存在后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题。为此,提出一种基于混合变异的萤火虫群优化算法。该算法用混沌变异和边界变异来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优,且能使算法获得精度更高的解。运用六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的萤火虫群优化算法比基本GSO算法具有更高的寻优速度、寻优精度和收敛率。     

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。     

一种单种群混合蛙跳算法

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

Enhanced shuffled frog-leaping algorithm for solving numerical function optimization problems

The shuffled frog-leaping algorithm (SFLA) is a relatively new meta-heuristic optimization algorithm that can be applied to a wide range of problems. After analyzing the weakness of traditional SFLA, this paper presents an enhanced shuffled frog-leaping algorithm (MS-SFLA) for solving numerical function optimization problems. As the first extension, a new population initialization scheme based on chaotic opposition-based learning is employed to speed up the global convergence. In addition, to maintain efficiently the balance between exploration and exploitation, an adaptive nonlinear inertia weight is introduced into the SFLA algorithm. Further, a perturbation operator strategy based on Gaussian mutation is designed for local evolutionary, so as to help the best frog to jump out of any possible local optima and/or to refine its accuracy. In order to illustrate the efficiency of the proposed method (MS-SFLA), 23 well-known numerical function optimization problems and 25 benchmark functions of CEC2005 are selected as testing functions. The experimental results show that the enhanced SFLA has a faster convergence speed and better search ability than other relevant methods for almost all functions.     

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。     

基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究

针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足,结合柯西变异和高斯变异的各自优点,提出了变异效能系数和柯西-高斯动态消减变异因子等概念,进而提出了一种柯西-高斯动态消减变异方法,将该方法应用于改进果蝇优化算法,提出了一种基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法。该算法兼顾了全局探索和局部开发两个特性,丰富了种群的多样性,有效地消除了易陷入局部极值的弊端,提高了算法的收敛速度。仿真实验采用经典函数用例和实际工程用例进行验证,结果表明该算法的求解速度和精度更高,稳定性更好。     

基于精英种群策略的协同差分进化算法

针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的子种群,每个子种群采取不同的进化策略,以此来保证种群的多样性;然后每隔一定代数,根据新的适应度值更新精英种群和其余3个子种群,这样可以有效地避免算法陷入局部最优;最后,将所提出的算法与4个先进的差分进化算法在CEC2014的30个标准测试函数上进行对比实验。实验结果表明,所提出的算法能够有效提高收敛速度,具有较高的收敛精度和较好的优化性能。