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1.
为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。 相似文献
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聚类分析是一种无监督的模式识别方式,它是数据挖掘中的重要技术之一。给出了一种基于改进混合蛙跳算法的聚类分析方法,该方法结合了K—均值算法和改进混合蛙跳算法各自的优点,引入了K—均值操作,再用改进混合蛙跳算法进行优化,很大程度上提高了该算法的局部搜索能力和收敛速度。通过仿真对基于改进混合蛙跳的聚类方法与其他已有的聚类方法进行了比较,验证了所提出算法的优越性。 相似文献
3.
《计算机工程与科学》2017,(10):1958-1965
针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法。该算法在基本蛙跳算法划分模因组的基础上引入共轭梯度法,由于基本蛙跳算法模因组的划分规则,使得排在最后的青蛙子群个体位置较差,严重影响着整个群体的寻优速度,因而选取排列在后面的一部分模因组使用共轭梯度法进行求解,这使得算法在进化中后期易跳出局部最优,提高了算法的收敛精度。所得混合蛙跳算法有效结合了基本蛙跳算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精确的局部搜索能力。数值实验结果表明,所提出的改进蛙跳算法较基本蛙跳算法具有更高的收敛精度,避免了陷入局部最优的缺点,且优化结果更加稳定。 相似文献
4.
混合蛙跳算法具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但缺乏良好的局部细化搜索能力,使得求解精度不高。借鉴BFGS算法强的局部搜索能力,将BFGS算法与混合蛙跳算法有机融合,形成性能更优的混合优化算法,并用来求解非线性方程组。通过3个非线性方程组的实验表明,该混合算法收敛精度较高,收敛速度较快,是一种较好的求解非线性方程组的方法。 相似文献
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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。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
基于差分扰动的混合蛙跳算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低的缺点,借鉴差分进化中的变异思想,提出了一种改进的混合蛙跳算法,利用子群中其他个体的有利信息,对其更新策略进行局部扰动。实验结果表明,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。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于所比较的算法。 相似文献
9.
张沫 《计算机应用与软件》2015,(4)
资源合理调度是云计算研究热点。针对混合蛙跳算法不足,提出一种改进混合蛙跳算法的云计算资源调度策略(ISFLA)。首先在局部寻优过程中引入粒子更新思想,加快收敛速度,然后在全局寻优中对最优个体进行混沌扰动,降低局部最优出现的概率,最后在Cloud Sim平台进行仿真实验。结果表明,ISFLA缩短了云计算任务的完成时间,资源的负载分配更加合理。 相似文献
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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. 相似文献
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针对高维生物医学数据包含大量无关或弱相关特征,影响疾病诊断效率的现状,提出了一种基于改进混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法。该方法将混沌记忆权重因子和平衡分组策略引入基本混合蛙跳算法,在强化算法多样性的同时,维持了算法全局和局部寻优之间的平衡,降低了算法陷入局部最优的可能,进一步提高了混合蛙跳算法特征选择方法在特征空间的探索能力。实验结果表明:与改进遗传算法、粒子群优化算法特征选择方法比较,改进混合蛙跳算法特征选择方法在高维生物医学数据特征子集识别、分类精度方面取得了更好的效果。 相似文献
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提出了一种求解k条最短路径问题的混合蛙跳算法.采用自然路径的形式对青蛙个体编码,设计了一种能够使模因信息在青蛙个体间传递的蛙跳方法.在各青蛙族群内部,通过较差个体向优秀个体的跳跃进行局部搜索,从而优化模因信息.在族群之间,通过混合与排序使各族群的模因信息得以交流与重组,从而获取新的寻优方向.数值实验表明,本文算法搜索k条最短路径的能力强、收敛速度快、稳定性好,可应用于求解大规模网络中的多条最优路径问题. 相似文献
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为减小测距误差对无线传感器网络定位精度的影响,将蛙跳算法应用到距离式定位算法的位置计算阶段中,提出了蛙跳定位算法。该算法在适应度函数设计中,根据节点间的测距信息对锚节点进行了加权处理,以降低测距误差对定位结果的影响。结合最小最大法构造初始种群,使其包含更多可行解,从而提高算法效率。仿真结果表明,与采用极大似然估计法或总体最小二乘法来进行位置计算的距离式定位算法相比,该算法有效降低了距离误差对定位精度的影响,具有较高的定位精确度和稳定性,是一种实用的无线传感器网络节点定位方法。 相似文献
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This paper reports a new improved discrete shuffled frog leaping algorithm (ID-SFLA) and its application in multi-type sensor network optimization for the condition monitoring of a gearbox. A mathematical model is established to illustrate the sensor network optimization based on fault-sensor dependence matrix. The crossover and mutation operators of genetic algorithm (GA) are introduced into the update strategy of shuffled frog leaping algorithm (SFLA) and a new ID-SFLA is systematically developed. Numerical simulation results show that the ID-SFLA has an excellent global search ability and outstanding convergence performance. The ID-SFLA is applied to the sensor’s optimal selection for a gearbox. In comparison with GA and discrete shuffled frog leaping algorithm (D-SFLA), the proposed ID-SFLA not only poses an effective solving method with swarm intelligent algorithm, but also provides a new quick algorithm and thought for the solution of related integer NP-hard problem. 相似文献