基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法

为提高智能算法在Map-Reduce作业调度问题中的求解效率, 提出一种基于改进蛙跳策略的调度算法。针对蛙跳策略在Map-Reduce作业调度中的应用, 算法具体设计了编码方案和进化算子; 同时, 为提高算法收敛性能, 对蛙跳策略进行改进：结合种群多样性指标增加逆转变异操作。仿真实验结果表明, 提出的改进蛙跳策略在Map-Reduce作业调度问题求解中, 收敛性能、作业总完成时间和平均完成时间三个方面均优于基本蛙跳策略和已有的智能调度算法, 是一种实用的Map-Reduce作业调度方案。     

一种保持种群多样性的改进混洗蛙跳算法

针对经典混洗蛙跳算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,提出一种保持种群多样性的改进型混洗蛙跳算法。其思想是通过反向学习机制初始化种群,并动态改变多样性比例来计算所有分组的最优值的多样性密度,来改进个体进化方式。典型复杂函数测试表明,该算法能有效找出全局最优解。     

一种新颖的差分混合蛙跳算法

在使用智能优化算法处理函数优化问题时,保持种群的多样性及加快种群的收敛速度可以提升一个算法的性能.针对混合蛙跳算法在寻优过程中易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,本文提出了一种新颖的差分混合蛙跳算法.该算法借鉴差分进化中的变异交叉思想,在前期利用子群中其他个体的有用信息来更新最差个体,增加局部扰动性,以提高种群的多样性;在后期为加快收敛速度使用最好个体的信息进行变异交叉操作.同时本文使用归档集进一步保留种群的多样性.仿真测试结果表明:该算法在求解优化问题时较基本蛙跳算法和平均值蛙跳算法具有更好的寻优性能.     

一种新的改进的混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部最优的缺陷,提出了一个改进的混合蛙跳算法,该算法利用基于对立学习的策略产生初始种群,提高了产生解的质量;在进化过程中,将差分进化有机地嵌入其中,维持了种群的多样性。数值结果表明,改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。     

一种维持种群多样性的多目标差分演化算法

差分演化算法是一种简单而有效的全局优化算法。本文将差分演化算法用于求解多目标优化问题,给出了一种维持种群多样性的多目标差分演化算法。该算法采用正交设计法初始化种群,改进差分演化算子,从而有利于维持种群多样性,提高演化算法的搜索性能。初步实验表明,新算法能有效地求解多目标优化问题。     

一种改进的多目标约束优化差分进化算法

提出一种新的多目标优化差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题.基于Pareto支配关系,将种群分为Pareto子集和Non-Pareto子集,结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对Non-Pareto子集和Pareto子集分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1变异策略.数值实验结果表明该算法具有较好的寻优效果.     

一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法

针对混合蛙跳算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低等问题,提出一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法。采用粒子群算法在短时间内产生一组满足约束条件的初始解,以提高初始解的质量。在此基础上,利用差分进化算法全局搜索能力强、种群多样性好等优点,设计一种自适应选择机制,动态地交替使用混合蛙跳算法和差分进化算法,使两者有机融合、优势互补。对6个经典函数的仿真测试结果表明,该算法可以丰富粒子的多样性,使算法前期和后期都具有较好的寻优能力,且寻优速率、求解精度、稳定性都优于混合蛙跳算法、差分进化算法和差分混合蛙跳算法。     

改进的反向蛙跳算法求解函数优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。     

一种改进的约束优化差分进化算法

提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对可行个体与不可行个体分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1策略,以提高算法的全局收敛性能和收敛速率.用几个标准的Benchmark问题进行了测试,实验结果表明该算法是一种求解约束优化问题的有效方法.     

基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想,提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO）,并证明了CMCPSO算法的全局收敛性。对四个典型高维连续优化函数的求解表明,该算法不仅保持了PSO算法的快速收敛能力,而且吸收了SFLA算法局部精细搜索和保持种群多样性的优点,具有良好的全局收敛性。     

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。     

融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法

针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。     

精英策略个体优势遗传算法研究

针对遗传算法存在的局部搜索能力差、早熟收敛和进化后期收敛速度慢的问题,提出了一种改进精英策略的个体优势遗传算法（Individual Advantages Genetic Algorithm,IAGA）。IAGA通过在精英子种群更新中不断增加精英个体数量和多样性,在保持算法全局收敛性的同时,增强算法在最优解区域的局部搜索能力。引入半粒子群变异算子,提高了算法前期向全局最优解靠拢的速度;引入个体优势算子,提高种群优势个体的多样性,有效改善了进化后期收敛速度慢的问题;与已有同类算法相比,平衡了收敛速度和全局收敛性之间矛盾的同时,进一步提高了收敛速度和精度。     

一种高效的混合蝙蝠算法

针对基本蝙蝠算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优,求解精度低等缺陷,提出一种融合局部搜索的混合蝙蝠算法用于求解无约束优化问题。该算法利用混沌序列对蝙蝠的位置和速度进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;融合Powell搜索以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度;使用变异策略在一定程度上避免算法陷入局部最优。选取几个标准测试函数进行仿真实验,结果表明：与基本蝙蝠算法和粒子群优化算法相比,混合蝙蝠算法具有更好的寻优性能。     

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SFLA和FCM的Web搜索结果聚类

针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合改进的混合蛙跳算法（SFLA）的模糊C均值算法（FCM）用于Web搜索结果的聚类。新算法中,使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程。改进的SFLA通过混沌搜索优化初始解,变异操作生成新个体,并设计了一种新的搜索策略,有效地提高了算法寻优能力。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类精度,在全局寻优能力方面具有优势。     

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。     

Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm and its multi-phase model for multi-depot vehicle routing problem

In the present work, an improved Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) and its multi-phase model are presented to solve the multi-depots vehicle routing problems (MDVRPs). To further improve the local search ability of SFLA and speed up convergence, a Power Law Extremal Optimization Neighborhood Search (PLEONS) is introduced to SFLA. In the multi-phase model, firstly the proposed algorithm generates some clusters randomly to perform the clustering analyses considering the depots as the centroids of the clusters for all the customers of MDVRP. Afterward, it implements the local depth search using the SFLA for every cluster, and then globally re-adjusts the solutions, i.e., rectifies the positions of all frogs by PLEONS. In the next step, a new clustering analyses is performed to generate new clusters according to the best solution achieved by the preceding process. The improved path information is inherited to the new clusters, and the local search using SFLA for every cluster is used again. The processes continue until the convergence criterions are satisfied. The experiment results show that the proposed algorithm possesses outstanding performance to solve the MDVRP and the MDVRP with time windows.     

求解考试时间安排问题的离散蛙跳算法

针对考试时间安排问题,提出了一种离散化蛙跳求解算法,并结合简化邻域搜索算法给出了两种改进策略。该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于时间序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型。仿真实验表明了所提算法及策略的有效性。