一种改进的蛙跳算法的研究

摘要：

蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.

关键词：蛙跳算法、种群初始化、局部搜索、最差个体、最优个体

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-03-20（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：178-182