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混合蛙跳算法研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
针对混合蛙跳算法(SFLA)是一种结合了基于遗传基因的模因演算算法和基于群体觅食行为的粒子群优化算法的亚启发式协同搜索群智能算法,系统地介绍了SFLA的基本原理和算法流程,讨论了SFLA的研究进展和应用现状,并指出了SFLA的发展趋势和下一步的研究方向. 相似文献
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针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。 相似文献
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针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度低且易陷入局部最优的问题,提出了一种新的协同进化混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新引入平均值的同时充分利用最优个体的优秀基因,可有效扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙采取交互学习策略向邻近子群的最优个体交流学习,增加子群间交互的频繁性,提高信息共享程度,有利于进化。在全局迭代过程中采取精英群自学习进化机制,以对精英空间进行精细搜索,获得更优解,进一步提升算法的全局寻优能力,正确导向算法的进化。实验结果表明,所提算法在七个测试函数中均能收敛到最优解0,成功率为100%,优于其他对比算法。所提算法可有效避免陷入早熟收敛,极大地提高了算法的收敛速度和优化精度。 相似文献
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针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。 相似文献
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针对低碳柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种新型蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)以总碳排放最小化,该算法运用记忆保留搜索所得一定数量的最优解,并采取基于种群和记忆的种群划分方法,应用新的搜索策略如全局搜索与局部搜索的协调优化以实现模因组内的搜索,取消种群重组使算法得到简化.采用混合遗传算法和教–学优化算法作为对比算法,大量仿真对比实验验证了SFLA对于求解低碳FJSP具有较强的搜索能力和竞争力. 相似文献
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基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为了实现移动机器人在障碍环境中的路径规划,提出一种改进的混合蛙跳算法(SFLA).改进算法在原算法基础上引入交叉操作,并在青蛙更新策略中充分利用学习机制;此外提出了一种带控制参数的产生新个体的方法代替原本的随机更新操作.把路径规划问题转换为最小化问题,基于环境中目标和障碍物的位置定义青蛙的适应度,机器人依次到达每次迭代中最好蛙的位置,从而实现最优路径规划.移动机器人仿真实验中,与基本蛙跳算法和其他智能算法相比,改进算法在规划时间和成功次数上均有很大的提高.实验结果表明了改进算法的有效性. 相似文献
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针对超视距多机协同空战中的火力分配(WTA)问题,建立了协同空战火力分配的数学模型,提出了采用混合蛙跳算法(SFLA)来求解协同空战火力分配问题,根据无约束化的编码方式,结合交叉、变异的遗传操作,提高了算法的收敛速度以及全局搜索能力,能有效避免陷入局部最优。仿真结果表明,所提出的混合蛙跳算法在解决协同空战火力分配问题中具有高效可行性。 相似文献
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设计了一种选择差分混合蛙跳算法SDSFLA,该算法通过增加组内个体更新个数提高了种群更新效率;通过引入差分进化算法的交叉算子和变异算子,加强了个体之间的信息交流;使用多种更新策略,提高了实验个体产生的成功率;随机选择控制参数,增加了种群的多样性。基于16个基准测试函数,将SDSFLA与一种改进的蛙跳算法、两种改进的差分进化算法进行对比,实验结果证实了SDSFLA算法的有效性和稳定性。 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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自适应分组混沌云模型蛙跳算法求解连续空间优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,提出一种自适应分组混沌云模型蛙跳算法.通过反向学习机制初始化种群,应用云模型算法对优秀子群组的收敛区域进行局部搜索更优位置,应用混沌理论在收敛区域以外空间探索全局最优位置.典型复杂函数测试表明,所提出的算法能有效找出全局最优解,适用于多峰值函数寻优. 相似文献
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提出一种基于混合蛙跳算法的体绘制最佳视点选择方法。利用体数据投影图像的不透明度和亮度以及提取的结构信息特征,建立反映体素重要性和体数据内部结构信息的视点评价函数;将视点评价函数作为混合蛙跳算法的适应度函数,用混合蛙跳算法来指导和优化体绘制最佳视点的选择过程,以得到全局最优视点或一组被优化的视点集。实验表明,该方法能够快速有效地聚焦和显示体数据中的重要结构信息或感兴趣区域,算法的收敛速度和收敛精度高,具有良好的全局最佳视点选择性能,能够用来指导大规模体数据场的体绘制过程。 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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为使无线传感器网络(wireless sensor networks, WSNs)节点能量消耗相对均衡, 提出了一种能量均衡的可移动sink汇聚节点非均匀分簇路由协议(sink mobility based and energy balancing unequal clustering protocol, SEBUCP)。协议采用改进的混合蛙跳算法, 将剩余能量大、通信能力强的节点选为簇头并划分不同大小的簇, 在簇头之间引入竞争机制, 使分簇拓扑更加合理; 为减少簇头更换频率, 簇内采用簇头连续担任机制, 通过对比节点权值确定簇头交换时机, 并运用贪婪算法, 在簇头和sink之间选择最优中继节点; 为进一步减少节点能量消耗, 采用sink汇聚节点可移动方式, 避免了热点问题的出现。仿真结果表明, SEBUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能。 相似文献