基于粒子群算法的混洗蛙跳算法

摘要：

基于模因进化的演化算法是一种模拟自然界生物进化或社会种群活动的随机搜索方法.本文介绍一种基于新的智能搜索算法--混洗蛙跳算法的改进演化算法.对SFLA算法和PSO算法的基本原理进行阐述,为了更好地改进SFLA算法局部搜索能力差、收敛速度降低,将粒子群优化算法(PSO)与混洗蛙跳算法(SFLA)相结合,提出一种改进的混洗蛙跳算法(SFLA),能够提高算法的局部搜索能力和稳定性.该算法比上述两种算法具有更好的性能,特别是对函数优化等问题计算效果更好.

关键词：混洗蛙跳算法、粒子群优化算法、函数优化

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-01-18（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：39-42