一种蛙跳和差分进化混合算法

被引：13

作者：

何兵 ^{[1
,2
]}

车林仙 ^{[1
,2
]}

刘初升 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学机电工程学院

[2] 泸州职业技术学院机电工程研究所

来源：

计算机工程与应用 | 2011年 / 47卷 / 18期

关键词：

混洗蛙跳算法; 差分进化算法; 混合优化; 连续优化问题;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

混洗蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法(DE)中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法(SFL-DE),以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验,结果表明,在给定的较小进化代数内,SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE(DE/best/1/bin和DE/rand/1/bin),不足之处是其耗时更长。

引用

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页数：5

共 13 条

[1]

A hybrid evolutionary algorithm for distribution feeder reconfiguration[J]. Taher NIKNAM,Ehsan AZAD FARSANI.Science China(Technological Sciences). 2010(04)

[2] 求解考试时间安排问题的离散蛙跳算法 [J].

王亚敏 ;

潘全科 ;

冀俊忠 .

计算机工程与应用 , 2009, (36) :40-43+46

[3] 改进混合蛙跳算法求解旅行商问题 [J].

罗雪晖 ;

杨烨 ;

李霞 .

通信学报, 2009, (07) :130-135

[4] 求解复杂函数优化问题的混合蛙跳算法 [J].

赵鹏军 ;

刘三阳 .

计算机应用研究, 2009, 26 (07) :2435-2437

[5] 一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法 [J].

李英海 ;

周建中 ;

杨俊杰 ;

刘力 .

计算机工程与应用 , 2007, (35) :19-21

[6] 差分进化算法研究进展 [J].

刘波 ;

王凌 ;

金以慧 .

控制与决策, 2007, (07) :721-729

[7]

Clustering of voltage control areas in power system using shuffled frog-leaping algorithm[J] . F. Rameshkhah,M. Abedi,S. H. Hosseinian.Electrical Engineering . 2010 (7)

[8] Novel Multiobjective Shuffled Frog Leaping Algorithm with Application to Reservoir Flood Control Operation [J].