免疫双向蛙跳算法及其在多峰函数优化中的应用

摘要：

混合蛙跳算法在多模态函数寻优中存在易陷入局部最优、求解精度较低、寻优峰值数过少等问题.为此,提出一种基于圆内衍生变异的免疫双向蛙跳算法.在每次全局循环迭代中,通过基于双向进化机制的混合蛙跳算法,以模因组的形式进行局部-全局搜索,根据双控限幅变异的克隆选择算法,对已搜索到的较优解进行局部优化,以提高解的精度,将部分函数旋转,从而验证算法性能.仿真结果表明,与原始蛙跳算法相比,在保证收敛速度的同时,该算法的寻优精度和搜索到的极值点数目均有明显提高.

关键词：混合蛙跳算法、克隆选择算法、多峰函数、免疫系统、遗传算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61673162,61672216

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：184-191