求解多目标优化问题的自适应混沌混合蛙跳算法

针对多目标优化问题提出一种自适应混沌混合蛙跳算法MACSFLA(Adaptive chaos shuffled frog leaping algorithm for multiobjective optimization)。使用动态权重因子策略以提高混合蛙跳算法SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm)收敛效率,引入基于Pareto支配能力的SFLA子族群划分策略,使得SFLA能够应用于多目标优化问题。在此基础上,MACSFLA首先利用SFLA快速寻优能力接近理论Pareto最优解,然后采用自适应网格密度机制动态维护外部存储器Pareto最优解规模,并使用自适应混沌优化技术改善Pareto最优解集样本多样性,最后利用Pareto最优解选择策略为青蛙种群选择最优更新粒子。多目标函数测试实验结果表明,与MOPSO和NSGA-Ⅱ相比,MACSFLA在Pareto最优解集均匀性和多样性上有明显优势。     

优化混合蛙跳算法的WSN三维定位方法

根据传统混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）收敛速度较慢、局部最优的不足,提出了优化混合蛙跳算法（Optimized Shuffled Frog Leaping Algorithm,OSFLA）,并将其应用于无线传感器网络（WSN）节点三维定位。在三维定位中运用极大似然法进行粗略定位,对锚节点进行加权处理,设定搜索区域,再使用优化蛙跳算法进行迭代求精。仿真实验结果表明：优化混合蛙跳算法（OSFLA）比混合蛙跳算法（SFLA）具有更高的收敛速度和定位精度,同时更加适合于锚节点数较少场合。且在三维定位中与常用的几种算法相比OSFLA算法在定位精确度和稳定性方面都具有一定的提高。     

云计算环境中基于混合蛙跳算法的资源调度

提出云计算环境中基于改进混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）的保证QoS（Quality of Service）资源调度方案。根据任务和资源的特点提出SFLA两种编码结构及其对应更新方程;对调度方案的QoS给出定义;提出根据QoS值进行个体优劣选择的改进SFLA;在CloudSim平台对算法进行了仿真实验。实验结果证明所提出的计算方案有效。     

混沌混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,简称SFLA),收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了混沌混合蛙跳算法。将混沌优化思想引入到蛙跳算法中,利用混沌运动的随机性和遍历性,对全局最优个体Xg或随机更新策略中的最差个体Xw进行混沌优化,并用优化结果随机替代当前种群中的某个体或Xw,通过这种处理增强了蛙跳算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。通过对6个测试函数和背包问题进行优化实验,仿真结果表明,混沌混合蛙跳算法的优化性能明显优于基本混合蛙跳算法和相关文献中的改进算法。     

随机蛙跳算法的研究进展

随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴、有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算法(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.详细阐述了SFLA的基本原理和流程,总结了SFLA目前在优化和工程技术等领域中的研究,展望了SFLA的发展前景.     

基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法

模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值,结合混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）较强的搜索能力,提出一种基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法。该算法利用SFLA算法的子群内模因信息传递和全局信息交换来搜索高质量的聚类中心,根据MapReduce编程模型设计算法流程,实现并行化,使其具有处理大规模数据集的能力。实验证明,并行SFLA-FCM算法提高了的搜索能力和聚类结果的精度,并且具有良好的加速比和扩展性。     

一种自适应惯性权重的混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法(SFLA)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。该算法用相对基学习法初始化青蛙群体,从而提高初始解的质量。通过引入自适应惯性权重修正青蛙的更新策略,可以平衡算法的全局搜索和局部搜索。对6个经典函数的仿真测试结果表明,该算法与SFLA和ISFLA1算法相比寻优能力强、迭代次数少、解的精度高,更适合高维复杂函数的优化。     

一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析

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。     

基于并行混沌和SFLA的风电电网无功优化模型设计

针对已有方法在解决电网无功优化时,由于系统的无功不足和电网电压的不稳定,容易过早收敛到局部最优解的缺点,设计了一种基于并行混沌和混合蛙跳算法(Shuffle Frog Leaping Algorithm,SFLA)的电网无功优化模型;首先,建立了最小化有功网损、最大化静态电压稳定裕度和最大化无功补偿单位投资收益的多目标数学优化模型,然后,对经典的SFLA进行改进,通过引入精英协同进化机制和划分种群的方式实现并行寻优,从而增加个体的多样性和加快最优解的求取速度,在不同种群中设计不同的适应度函数和个体更新进化方法;为了使得算法的初始解分布更为均匀,引入用混沌机制来对种群进行初始化,最后,对基于并行混沌和SFLA的总体算法进行了设计和分析;在Matlab环境下进行实验,实验结果表明文中方法得到的优化结果具有电网有功损耗小、单位投资收益高和静态电压稳定裕度大的优点,具有较强的可行性和适应性.     

基于改进混合蛙跳算法的电渣重熔过程多变量PID 控制器设计

根据电渣重熔过程的工艺特点和数学模型,提出了基于改进混合蛙跳算法（ISFLA）的多变量参数自整定PID控制策略.提出一种新的蛙跳规则,用以增强SFLA的局部搜索能力.该规则主要通过模拟青蛙的感知和运动的不确定性来动态随机地调整青蛙的局部搜索空间和步长,以防止SFLA算法过早收敛,提高算法的搜索效率.仿真结果和工业应用实验均表明了所提出控制方法的可行性和有效性.     

基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法

针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。     

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。     

Improved shuffled frog leaping algorithm-based BP neural network and its application in bearing early fault diagnosis

This paper reports on a new back propagation (BP) neural network based on an improved shuffled frog leaping algorithm (ISFLA) and its application in bearing fault diagnosis. The ISFLA is developed on the basis of a chaotic operator and the convergence factor of particle swarm optimization to overcome the shortcomings of conventional shuffled frog leaping algorithm (SFLA). Testing results show that the proposed algorithm can effectively improve the solution accuracy and convergence properties and exhibits an excellent ability of global optimization in high-dimensional space. The presented ISFLA is then employed to optimize the weights and threshold values of BP neural network. An ISFLA-BP network model is established for the early fault diagnosis of rolling bearings. The proposed ISFLA-BP scheme has been compared with BP and SFLA-BP networks through experimental studies. Results indicate that the developed new model demonstrates better generalization capability and stronger robustness. It is able to effectively improve the efficiency of network training and the accuracy of early fault pattern recognition in bearing fault diagnosis tasks.     

一种基于改进混合蛙跳的KFCM算法

针对核模糊C-均值（KFCM）聚类算法存在易陷入局部极小值,对初始值敏感的缺点。将混合蛙跳算法（shuffled frog leaping algorithm,SFLA）用于KFCM中,但在聚类数较大和维数较高时,聚类效果不理想,为此提出将自适应惯性权重引入混合蛙跳算法的更新策略中,再用改进后的混合蛙跳算法求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,利用KFCM算法优化初始聚类中心,求得全局最优解,从而有效克服了KFCM算法的缺点。人造数据和经典数据集的实验结果表明,新算法与KFCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,迭代次数更少,聚类效果更好。     

Sensor network optimization of gearbox based on dependence matrix and improved discrete shuffled frog leaping algorithm

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.     

基于混沌优化策略的SFLA算法

针对基本混合蛙跳算法的缺陷, 提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制, 平衡了算法搜索深度, 并利用高斯变异算子代替随机更新操作, 提高了算法搜索速度; 在全局迭代中借鉴混沌优化策略思想, 以概率形式对最优个体进行优化, 避免了族群陷入局部最优, 并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解。最后用MATLAB对测试函数进行了仿真, 仿真结果表明改进的混合蛙跳算法在收敛速度、优化精度上有较大改善。     

改进混合蛙跳算法和K-Means的新型聚类算法

研究针对现有聚类算法存在着精度较低,易陷于局部最优等问题,提出一种改进的混合蛙跳算法和K-Means相结合的新型聚类算法ISFLA-K,该算法使用对立学习的思想产生初始种群,根据蛙自身具有认知能力和学习能力的特性对混合蛙跳算法的蛙跳规则进行改进,即形成ISFLA,最后使用ISFLA优化K-Means聚类算法,提高求解精度。实验结果表明, ISFLA-K具有很好的聚类性能,求解精度高。     

求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法*

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、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中,修正了其更新策略,从而维持了子群的多样性。实验仿真结果表明,改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度,有效地避免了SFLA的早熟收敛问题,从而改善了对复杂问题的搜索效率,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

基于混合蛙跳算法的高维生物医学数据特征选择方法

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。     

基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（SFLA）是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入邻域正交交叉算子的概念,提出了一种基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法（SFLA-OCO）。通过对基准函数进行测试,实验结果证明改进的算法提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。