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1、基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法张潇丹,胡峰,赵力,邹采荣(东南大学信息科学与工程学院水声信号处理教育部重点实验室南京210096)摘要:针对基本的混合蛙跳算法(shuffledfrogleapingalgorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(moleculardynamics,MD)模拟的思想,本文提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子
2、代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。关键词:分子动力学,混合蛙跳算法,分子间作用力,Velocity-Verlet算法,高斯变异中国分类号:TP301ImprovedShuffledFrogLeapingAlgorithmBasedOnMolecularDynamicsSimulationsZhangXiao-dan,HuFeng,ZhaoLi,ZouCai-rong(KeyLaboratoryofU
3、nderwaterAcousticSignalProcessingofMinistryofEducation,SchoolofInformationScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing,210096,China)Abstract:Inordertoovercomethedefectsofshuffledfrogleapingalgorithm(SFLA)suchasslowsearchingspeedinthelateevolutionandeasilytrappingintolocalextremum,anI
4、mprovedShuffledFrogLeapingAlgorithm(ISFLA)basedonthebasicideasofMolecularDynamics(MD)simulationsisputforwardinthispaperinwhichthepopulationisregardedasmolecularsystem.Weproposeanewintermolecularforceinsteadoftheclassictwo-bodyLennard-JonesforceanduseVelocity-VerletalgorithmandGaussianmuta
5、tioninsteadoftheoriginalSFLAupdatestrategy,whichbalancethepopulationdiversityandsearchefficiencyeffectively.Thetestresultsonhigh-dimensionalandmulti-modaloptimizationproblemsindicatethatISFLAimprovesthecapacityofescapingfromlocalmaximumandtheglobalsearchingperformanceissuperiortoSFLA.Keyw
6、ords:MolecularDynamics(MD),ImprovedShuffledFrogLeapingAlgorithm(ISFLA),intermolecularforce,Velocity-Verletalgorithm,Gaussianmutation1.引言混合蛙跳算法(ShuffledFrogLeapingAlgorithm,SFLA)[1-3]是2003年由Eusuff和Lansey提出的一种基于群体智能的后启发式计算技术。全局信息交换和局部深度搜索的平衡策略使得SFLA能够跳出局部极值点,但是在进化后期SFLA容易陷入局部最优解,对于多峰值函数寻优这种
7、较复杂的问题,很难搜索到最优解,计算精度也不高。混合蛙跳算法提出时间不长,无论在理论还是实践方面都处于起步阶段。文献[4]提出基于阈值选择的策略,减小个体空间差异,改善算法性能;文献[5]在局部搜索策略中引入调整序思想,同时在全局信息交换中加入变异操作。这些算法都不同程度的提高了算法的收敛速度和精度,但效果并不理想。分子动力学(MolecularDynamics,MD)是用来研究物质在原子尺度下物理性质的有效手段[6-7],利用原子间的相互作用力计算并确定位形的转变,得出平衡体系随时间演变的规律。文献[8]利用MD模拟了不同温