改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

混合蛙跳算法的收敛性分析及其改进

在分析混合蛙跳算法（SFL）收敛性的基础上,针对早熟收敛和收敛速度慢的问题,提出一种改进算法（MSFL）.MSFL利用变公比数列分析更新轨迹的收敛性,并引入离散度和适应度方差作为指标,自适应地调节数列公比取值范围,以平衡收敛精度和收敛速度.以6个Benchmark函数分2组实验,测试MSFL的性能.结果表明：提出的MSFL算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力,且具有收敛速度快、收敛精度高的优点.     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

一种改进的混合蛙跳算法及其在变压器设计中的应用

提出一种求解约束优化问题的自适应混合蛙跳算法.引入移动步长变异算子,通过算法所处迭代阶段的测量值和进步速度自适应调整移动步长.3种典型直径的变压器铁心柱截面优化设计仿真结果表明,该算法具有更强的全局搜索能力,达到了增大截面积、节省生产材料、降低运行损耗的目的.     

一种改进的混合蛙跳算法及其在水浴牵伸控制中的应用

针对基本混合蛙跳算法的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于细胞通信策略的改进算法,该算法通过修改更新策略,从而增加了种群的多样性,产生更多靠近优质解的个体。用典型测试函数对基本蛙跳算法和改进的蛙跳算法及其他算法进行对比实验,仿真结果表明改进的蛙跳算法能较大幅度提高收敛精度。将改进的蛙跳算法应用于碳纤维生产过程水浴牵伸控制系统的优化,仿真结果表明其具有较好的优化控制效果。     

基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划

针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性,传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题,设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法,以提高动态环境路径规划的求解精度.首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析,并在此基础上建立数学模型;然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解,并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进;最后对路径规划的有效性进行测试.测试结果表明,混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案,可应用于复杂场景路径规划中,且性能优于其他路径规划方法.     

基于改进混合蛙跳算法的结构多缺陷反演

将改进混合蛙跳算法与动力扩展有限元法相结合,建立了基于结构振动响应的结构多缺陷反演模型.在混合蛙跳算法中,结合花授粉算法中的转换概率,在更新青蛙个体位置时引入子群内随机个体进行协助搜索,提高算法跳出局部最优的能力;同时引入双中心策略,提高优化算法解的质量.将改进混合蛙跳算法作为缺陷信息反演分析算法,动力扩展有限元法作为...     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

求解ICPT电源规划问题的改进混合蛙跳算法

针对城市电气化交通车辆的供电解决方案,提出一种感应耦合电能接入模式,并从电源技术方案、电源布局等方面对该供电模式展开研究。为了以最低的成本实现城市电气化交通车辆的感应耦合供电,提出了一种基于变尺度混沌机制混合蛙跳算法的城市电气化交通车辆的供电系统优化规划,该算法拥有混合蛙跳算法局部搜索和全局信息交换的平衡搜索策略与快速收敛的优点,同时还具有变尺度混沌优化算法能够通过变尺度不断缩小优化变量的搜索范围来实现局部深化寻优的特性。应用该算法得出的最小年综合费用相比混合蛙跳算法优化结果节约2.39%,验证了所提算法的优越性。     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局...     

用改进的蛙跳算法求解一类模糊Flow Shop调度问题

对加工时间不确定的Flow Shop调度问题进行研究,提出了一种改进的蛙跳算法(NewShuffled Frog Leaping Algorithm,NSFLA)。蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的局部搜索采用类似粒子群算法的搜索机制,全局搜索采用洗牌策略即种群间定期进行信息交换。为了解决SFLA的局部搜索易出现不合法调度的问题,在交换子和交换序概念的基础上,提出了交换序构造的初始位置随机机制和交换子的随机插入机制这两种追踪策略。仿真实验结果验证了NSFLA解决模糊Flow Shop问题的有效性。     

Sequencing of Mixed Model Assembly Lines Based on Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm

Shuffled frog leaping algorithm( SFLA) was used to solve multi-objective sequencing problem of mixed model assembly line( MMAL). Local convergence can be avoided and optimal solution can be obtained to a certain extent. However,the multi-objective sequencing problem of MMAL is an non-deterministic polynomial hard( NP-hard) problem and the shortcomings are slow convergence rate and low precision. To solve the shortcomings for optimization objectives of minimizing total utility time and keeping average consumption rate of parts, a chaos differential evolution SFLA( CDESFLA) is proposed in this study. Because SFLA is easy to fall into local optimum,the evolution operator of differential evolution algorithms is introduced in SFLA as a local search strategy,and differential mutation operator is introduced in chaotic sequence to prevent premature convergence. The examples show that the proposed CDESFLA is better for convergence accuracy than SFLA,genetic algorithm( GA) and particle swarm optimization( PSO)     

一种基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

基于元胞自动机理论提出一种改进混洗蛙跳算法. 该算法将元胞自动机嵌入到混洗蛙跳算法中改进分组策略, 应用云模型和混沌理论改进个体更新方式, 利用演化规则模拟生物进化的动态特征. 对6个基准函数进行测试的实验结果表明, 该算法具有较好的收敛精度和计算速度, 适用于多峰值函数寻优.     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

改进混合蛙跳算法求解考虑运输时间的柔性作业车间调度问题

【目的】考虑到工件在机器间的转移,对具有运输时间的柔性作业车间调度问题进行研究。【方法】建立以最小化最大完工时间为目标的数学模型,并设计一种改进的混合蛙跳算法(Improved shuffled frog leaping algorithm,ISFLA)。在该算法中,从全局和局部的角度产生高质量的初始种群,考虑运输时间的贪婪插入解码能够合理地安排工件在机器上的加工顺序。批处理的模因组搜索方法能够充分利用模因组内其他个体信息,扰动策略可以防止算法陷入局部最优。此外,基于关键路径设计两种局部搜索策略以进一步提升解的质量。【结果】通过21组不同规模的算例进行测试,测试结果证明了ISFLA的有效性。【结论】ISFLA能够有效解决考虑运输时间的柔性作业车间调度问题。     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

求解约束优化问题的自适应免疫混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在收敛速度幔和优化精度低等不足,提出了免疫混合蛙跳算法.将免疫算法的信息处理机制插入到基本混合蛙跳算法中,免疫接种算子可以改善算法的搜索能力,以此引导算法的进程.同时通过自适应机制来维持种群的多样性,使得算法在保持开发与探索平衡的同时提高了收敛精度.通过对13个经典约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了自适应免疫混合蛙跳算法在约束优化问题上具有很好的性能.     

基于混合蛙跳算法的机床主轴优化设计

对机床主轴的多参数优化设计的群智能算法进行研究.通过分析主轴的受力情况以及边界条件,建立了机床主轴的非线性约束优化的数学模型;同时介绍了混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的基本原理,并将SFLA应用到实例计算中,得到了机床主轴结构参数的优化组合.试验结果表明,SFLA比其他常规优化算法的求解结果更可靠,充分显示了SFLA在机床主轴部件优化设计中的效益和应用价值.