一种单种群混合蛙跳算法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第3期 463-468页,共6页
【作 者】:
王联国
[1,2] ;
龚亚星
[2]
【摘 要】
针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA.该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新.如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度.仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能.
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