基于混沌和动态变异的蛙跳算法

针对混合蛙跳算法SFLA(shuffled frog leaping algorithm)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法首先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;再根据每只青蛙的群体适应度方差值选取不同的变异概率,有效增强了SFLA跳出局部最优解的能力。通过对6个经典函数的仿真测试,结果表明,新算法比SFLA和ISFLA1的寻优能力更强,迭代次数更少,解的精度更高。