与所有启发式一样,参数选择对SFLA的性能至关重要。 SFLA有五个参数: memeplexes的数量m,memeplex中青蛙的数量n, submemeplex中青蛙的数量q,在两个连续的洗牌之间的memeplex中N的进化或感染步骤,以及在进化过程中被允许的最大步长Smax。 在这个元启发式的发展过程中,没有明确的理论基础来决定参数值的选择。 根据经...
Eusuff, M.M. and Lansey, K.E., Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm (SFLA). J.Water Resources Planning Mgmt,Am. Soc. Civ. Engrs, 2003, 129(3), 210–225.提取码:cyu8 以下指标纯属个人yy,仅供参考 目录...
1 概述 随着计算机科学与技术的迅速发展,人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人们对科学技术提出了新的和更高的要求,其中高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。蛙跳算法是一种新兴的群智能优化算法,概念简单,易于实现。自从2003年Eusufr和Lansey首次应用该算法,之后在一些领域获得了成功应用。蛙跳算法具...
蛙跳算法（SFLA）是一种新兴的后启发式群体进化算法，具备出色的计算效率和广泛的全局搜索能力。这种算法通过模拟青蛙在水塘中跳跃的行为，来寻找问题的最优解。算法通过迭代过程，模拟青蛙在水塘中的跳跃行为，优化问题的解。在每一步迭代中，青蛙会根据当前解的质量决定是否向更好的解跳跃，从而实现全局...
SFLA混合蛙跳算法 SFLA=SCE+PSO SCE: shuffled complex evolution algorithm(Duan 1992) = CRS(controlled radom search Price 1978)+Competive evolution(Holland 1975)+shuffling ⼀、前⾔ 1.1 SCE（混合复杂进化⽅法）的⼀些重要特征 SCE算法背后的理念是将全局搜索作为⾃然进化的过程。⼈⼝被划分为...
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 蛙跳算法（SFLA）制作人：吴兵海 蛙跳算法简介 蛙跳算法（ShuffledFrogLeadingAlgorithm）是一种启发式算法，通过启发式函数进行启发式搜索，从而找到组合最优问题的解。他结合了以遗传为基础的memetic算法和以社会行为为基础的粒子群优化算法的优点。蛙跳算法的原理 在SFLA中，种群被分为若干个子群（memeplex），...
蛙跳算法是一种群体智能优化算法,模拟了蛙群在寻找食物时的跳跃行为。在SFLA中,蛙群被分为多个子群,每个子群内的蛙通过局部搜索和信息交换寻找最优解。VHSFLA在基本SFLA的基础上引入了变异策略,以增强算法的全局搜索能力和避免陷入局部最优解。 4.2.1 初始化 ...
在SFLA算法中，一系列关键的计算参数是必不可少的。这些参数包括：F：指蛙群的数量，代表算法中个体的集合。m：表示族群的数量，每群青蛙有其特定的动态行为。n：每个族群中青蛙的数量，构成了群体的基本组成单元。Smax：为最大允许跳动步长，限制了青蛙在搜索过程中的移动范围。Px：全局最优解，代表...