【摘 要】
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智能计算是受自然原理的启发,模仿生物行为设计算法,是一种向自然界学习的方式。因此,智能计算又被称为“软计算”。智能优化算法模型容易实现、原理简单,在解决复杂问题方面
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智能计算是受自然原理的启发,模仿生物行为设计算法,是一种向自然界学习的方式。因此,智能计算又被称为“软计算”。智能优化算法模型容易实现、原理简单,在解决复杂问题方面表现出了独特的优势。相比经典算法和构造型算法,智能优化计算在解决多变量、多条件、多维、多目标、多峰的复杂优化问题方面,效果有了明显的提高。而蛙跳算法对于这类复杂的优化问题的应用效果更显著,适应性更广泛,稳定性更好,效率更高。蛙跳算法(SFLA)是根据青蛙觅食行为而提出的一种新兴的群智能优化算法。该算法不但具有模因算法局部启发式搜索的优点,还具有粒子群优化算法全局搜索的优点。蛙跳算法具有较强的搜索能力、概念简单、鲁棒性强、调整参数少、收敛速度快、算法容易实现等优势。在通信技术、信号处理、水资源分配、图像处理、控制等多个领域得到广泛应用。蛙跳算法越来越多的应用于解决实际工程优化问题,并取得很好的效果。然而,蛙跳算法的发展还不够成熟,理论基础薄弱,存在容易陷入局部极值的风险,收敛精度不够高。因此,算法还有待于进一步发展和完善。本文针对蛙跳算法在处理约束优化问题方面存在的局限性,对算法容易陷入局部最优、搜索精度不高等问题进行改进。主要研究包括以下两点:一、本文提出了一种用于求解有约束优化问题的混合蛙跳算法。蛙跳算法结合了ε-差分进化算法(ε-Differential Evolution,简记为ε-DE),使得在进化过程中可以充分利用种群中不可行解的信息。改进后的蛙跳算法不仅具有收敛速度快、精度高、计算开销小的特点,而且可以有效地处理约束优化问题。二、本文提出了一种基于万有引力搜索策略的蛙跳算法(GSFLA)。该算法引进惯性质量计算思想,充分利用子群中青蛙间相互影响、协同进化信息,有效地改善了算法的性能,提高了求解精度和收敛速度,具有更好的实用性能,最后通过经典函数仿真实验,验证了该算法的优越性。最后,文章进行了系统地总结,指出蛙跳算法有待改进的方面。
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