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一種新的正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法

大?。?/span>0.71 MB 人氣:0 2017-12-17 需要積分:1

  針對基本混合蛙跳算法收斂速度慢、求解精度不高且易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了一種新的正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法。該算法在局部搜索策略中,對子群內(nèi)最差個體的更新融入了服從正態(tài)分布的變異擾動,可有效避免青蛙個體向局部最優(yōu)聚集,擴(kuò)大搜索空間,增加種群的多樣性;同時對子群內(nèi)少量的較差青蛙進(jìn)行變異選擇,摒棄不利的變異,繼承有用的變異,優(yōu)勝劣汰,整體提高種群的質(zhì)量,減少算法尋優(yōu)過程的盲目性,提高算法的尋優(yōu)速度。對每個子群內(nèi)的最優(yōu)個體引入精英變異機(jī)制以獲得更優(yōu)秀的個體,進(jìn)一步提升算法的全局尋優(yōu)能力,避免陷入局部最優(yōu),引領(lǐng)種群向更好的方向進(jìn)化。實(shí)驗(yàn)獨(dú)立運(yùn)行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、G riewank、Ackley和Quadric函數(shù)中均能收斂到最優(yōu)解0,優(yōu)于其他對比算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收斂,提高了算法的收斂速度和精度。

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