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正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法

2016-06-28 08:23:31張明明戴月明吳定會(huì)
計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2016年6期

張明明 戴月明 吳定會(huì)

摘 要:針對基本混合蛙跳算法收斂速度慢、求解精度不高且易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了一種新的正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法。該算法在局部搜索策略中,對子群內(nèi)最差個(gè)體的更新融入了服從正態(tài)分布的變異擾動(dòng),可有效避免青蛙個(gè)體向局部最優(yōu)聚集,擴(kuò)大搜索空間,增加種群的多樣性;同時(shí)對子群內(nèi)少量的較差青蛙進(jìn)行變異選擇,摒棄不利的變異,繼承有用的變異,優(yōu)勝劣汰,整體提高種群的質(zhì)量,減少算法尋優(yōu)過程的盲目性,提高算法的尋優(yōu)速度。對每個(gè)子群內(nèi)的最優(yōu)個(gè)體引入精英變異機(jī)制以獲得更優(yōu)秀的個(gè)體,進(jìn)一步提升算法的全局尋優(yōu)能力,避免陷入局部最優(yōu),引領(lǐng)種群向更好的方向進(jìn)化。實(shí)驗(yàn)獨(dú)立運(yùn)行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函數(shù)中均能收斂到最優(yōu)解0,優(yōu)于其他對比算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收斂,提高了算法的收斂速度和精度。

關(guān)鍵詞:混合蛙跳算法;正態(tài)變異;優(yōu)勝劣汰;精英變異機(jī)制;種群多樣性

中圖分類號: TP301.6;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A英文標(biāo)題

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