一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析

摘要：

为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性,对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题.

关键词：混合蛙跳算法、粒子群优化、差分演化、全局收敛性、函数优化

所属期刊栏目：47

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 10971052;河北省教育厅青年基金项目2010260

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-40