一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法

摘要：

针对混合蛙跳算法在解决高维优化问题时易早熟收敛、求解精度低等问题,提出一种自适应交替的差分混合蛙跳优化算法.采用粒子群算法在短时间内产生一组满足约束条件的初始解,以提高初始解的质量.在此基础上,利用差分进化算法全局搜索能力强、种群多样性好等优点,设计一种自适应选择机制,动态地交替使用混合蛙跳算法和差分进化算法,使两者有机融合、优势互补.对6个经典函数的仿真测试结果表明,该算法可以丰富粒子的多样性,使算法前期和后期都具有较好的寻优能力,且寻优速率、求解精度、稳定性都优于混合蛙跳算法、差分进化算法和差分混合蛙跳算法.

关键词：群智能算法、混合蛙跳算法、差分进化算法、优势互补、多样性、全局优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170120;江苏省自然科学基金资助项目BK2011147

在线出版日期：2014-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：138-142