蛙跳算法,蛙跳算法(SFLA)是一种全新的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。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法
1 概述 混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm)是根据青蛙在石块上觅食时的种群分布变化而提出的算法。算法提出于2003年,时间有点久远,但相关的论文并不是特别多,仍有较大的研究和改进空间。 混合蛙跳算法( SFLA) 是一种受自然生物模仿启示而产生的基于群体的协同搜索方法。这种算法模拟青蛙群体寻找食物时,按...
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。蛙跳算法具有较强的全局搜索能力,但同时对于一些复杂的问题依然存在着收敛速度不是很快、易于陷入局部极值的缺点,并且传统的蛙跳算法模型适合于解决连续优化问题,不适合解决离散的组合优化问题...
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。
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。人口被划分为几个社区(综合体),...
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），...
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 ...
蛙跳算法(SFLA)是一种基于仿生学的优化算法,它模拟了蛙群在寻找食物时的行为。蛙跳算法通过模拟蛙群中的蛙个体在搜索空间中的跳跃过程,来寻找最优解。在研磨工艺优化中,我们可以将研磨参数看作是搜索空间中的解,而蛙个体的跳跃过程则对应于参数的调整过程。 蛙跳算法的基本思想是将蛙个体分为两类:青蛙和中蛙。青...
特别地，混合蛙跳算法（SFLA的一种变种）专注于多目标优化问题的解决。它在诸如水资源分配、桥墩维护这类工程问题中展现出了强大的实用性，以及在车间作业流程安排等实际场景中的优化效果。这种算法的优势在于，无论是在理论研究还是在解决实际问题时，都能体现出其高效和灵活的特点，是现代工程优化领域的...