蛙跳算法是一种启发式搜索算法,它通过模拟蛙跳的方式来寻找最优解。该算法主要用于解决组合优化问题,比如旅行商问题、背包问题等。蛙跳算法模拟了青蛙在寻找食物时的跳跃行为,通过不断调整蛙的位置来逼近最优解。蛙跳算法具有全局搜索性能强、收敛速度快的特点,适用于大规模问题的解决。 如何使用蛙跳算法解决旅行商问题?
标准蛙跳算法步骤 全局搜索 Step0：初始化。选择m和n，m表示子群的数量，n表示每个子群中的青蛙的数量。种群规模F=m*n Step1：生成一个初始种群。在可行解空间生成F 个青蛙U(1),U(2),…..,U(F)，每个青蛙当前的位置对应于优化问题解空间的一个候选解：2dU(i)(U1,U,...,Uiii)，其中d表...
蛙跳算法 (Leap-frog Algorithm),通常也可以称为蛙跳积分 (Leap-frog Integration)。 2.1. 原理图 我们需要注意的是,速度通常在 half-step 处进行更新,而位置和加速度通常在 full-step 处更新。这也是蛙跳算法名字的由来。 2.2. 公式 首先,我们需要在 t0 处初始化位置 ( x0 ) 和加速度 ( a0 ),在 t0.5...
混合蛙跳算法中,每个青蛙的位置代表了一个可行解。青蛙所在的池塘中有数块石块,每一代,青蛙们会被分配到石块上。在这一代中,只有石块上位置最差的青蛙会跳动。该青蛙首先会向着同一个石块上的最优位置的青蛙跳动,如果新的位置比原位置差则向则全局最优位置跳动,若该位置仍旧比原位置差则在解空间内随机跳动一次...
1.蛙跳算法原理 蛙跳算法是基于种群进化的元启发式算法之一,通过模拟自然界中青蛙觅食过程中种群所体现出的交流与合作行为,以实现对问题的求解。在一片湿地中,分布着一群青蛙,每只青蛙有自己的想法,每只青蛙的想法则被定义为一个解。每只青蛙找到食物时,都会向其周围的青蛙传递信息,从而影响周围青蛙向其靠近,形成...
智能优化算法:混合蛙跳算法 @[toc] 摘要:混合蛙跳算法(SFLA)是Eusuff等人 [1] 于2003年提出的一种基于群体的亚启发式协同搜索群智能算法. 该算法是建立在群中个体具有的模因进化和利用模因实现全局信息交换基础上的.具有概念简单、参数少、计算速度快、全局寻优能力强、易于实现等特点。
蛙跳算法，全称为SFLA（Single-Frequency Lévy Flight Algorithm），是一种创新的后启发式群体优化算法。它以其卓越的计算效率和全局搜索性能而备受瞩目。该算法的核心在于混合蛙跳策略，但传统方法中，局部更新策略可能导致个体空间位置在更新前后变化显著，这在一定程度上降低了算法的收敛速度。为解决这一问题...
设跳上 n 级台阶有 f(n) 种跳法。在所有跳法中，青蛙的最后一步只有两种情况： 跳上 1 级或 2 级台阶。f(n) 为以上两种情况之和，即 f(n)=f(n-1)+f(n-2) ，以上递推性质为斐波那契数列。本题可转化为 求斐波那契数列第 n 项的值。唯一的不同在于起始数字不同。代码如下：复杂度...