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一种自适应惯性权重的混合蛙跳算法
被引量：
8
1
作者
刘悦婷
赵小强
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期132-135,共4页
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...
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。
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关键词
混合蛙跳算
法
相对
基
学习
法
惯性权重
自适应
更新策略
全局最优
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职称材料
题名
一种自适应惯性权重的混合蛙跳算法
被引量：
8
1
作者
刘悦婷
赵小强
机构
甘肃联合大学电子信息工程学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期132-135,共4页
基金
甘肃省支撑计划基金资助项目(090GKCA034)
甘肃省自然科学基金资助项目(0916RJZA017)
文摘
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。
关键词
混合蛙跳算
法
相对
基
学习
法
惯性权重
自适应
更新策略
全局最优
Keywords
Shuffled Frog LeapingAlgorithm（SFLA）
opposition base learning
inertia weight
adaptive
update strategy
global optimum
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种自适应惯性权重的混合蛙跳算法
刘悦婷
赵小强
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
8
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职称材料
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