混合蛙跳算法的研究及其改进

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1、延安大学硕士学位论文混合蛙跳算法的研究及其改进专业名称：计算数学作者姓名：朱文婷指导教师：郝继升分类号：TP301.6单位代码：10719学号：13083001密级：论文题目：混合蛙跳算法的研究及其改进论文作者：朱文婷指导教师、职称：郝继升教授学科、专业名称：计算数学提交论文日期：二〇一六年六月创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得延安大学或其它

2、教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：混合蛙跳算法的研究及其改进计算数学专业研究生朱文婷指导老师郝继升教授摘要：随着实际工程问题规模的扩大和复杂度的提高，使得大量的优化问题都很难求解。近些年来，群智能算法以其独有的寻优机制和优良的全局搜索能力吸引了各个领域学者的关注，常见的群智能算法有蚁群算法、人工鱼群算法、粒子群算法、混合蛙跳算法等。其中混合蛙跳算法是一种新兴的

3、后启发式的群智能优化算法，该算法的优点在于设置参数少，简单易于实现，鲁棒性强，平衡全局和局部搜索等，因此在生活和各种生产领域得到广泛应用。本文首先深入剖析了经典混合蛙跳算法的寻优机理，阐述了混合蛙跳算法的理论基础，基本原理和优缺点。其次，针对经典混合蛙跳算法存在的初始种群不够均匀，移动步长具有随机性，搜索效率不够高等缺陷，给出了一种改进的混合蛙跳算法。采用混沌理论和对立策略来构造改进混合蛙跳算法的初始种群，如此不但使得初始种群更加均匀地分布在解空间中，而且提高了解的质量；设计了一种自适应移动因子，更好的调控

4、解的全局和局部搜索，不但提高了求解的精度，而且一定程度上有效避免了早熟收敛；引入了虚拟的狭义中心和广义中心蛙的双中心策略，利用中心蛙的优势，加强了蛙群之间的信息交流，提高了局部搜索的效率。最后本文选取了经典测试函数，通过仿真实验验证了改进后的算法具有更好的性能和求解效果。关键词：混合蛙跳算法；混沌理论；对立策略；自适应因子；双中心ResearchandImprovementofShuffledFrogLeapingAlgorithmAbstractWiththescaleexpandingandthecom

5、plexityincreasingofpracticalengineeringproblems,lotsofoptimizationproblemsareintractable.Inthepastfewyears,swarmintelligencealgorithmswithuniquemechanismandexcellentglobalsearchabilityhaveattractedattentionofscholarsinvariousfields.Antcolonyalgorithm,artif

6、icialfishswarmalgorithm,particleswarmoptimizationandshuffledfrogleapingalgorithmarecommonswarmintelligencealgorithms.Shuffledfrogleapingalgorithmisanewlyswarmintelligencealgorithm.Thealgorithmhasadvantagesoffewparameterstoset,simpleandeasytoimplement,stron

7、grobustness,balancingglobalandlocalsearchandsoonandiswidelyusedinvariousareasofproduction.Firstly,Theoptimizationprincipleofshuffledfrogleapingalgorithmisstudieddeeplyandthetheoreticalbasis,mathematicalmodel,theadvantagesanddisadvantagesarealsoanalyzedinth

8、isthesis.Secondly,Inordertoeliminatetheshortcomingsoforiginalshuffledfrogleapingalgorithmthatnon-uniforminitialpopulation,randomnessofstepmovingandlowsearchefficiency,animprovedalgorithmisproposed.Chaostheory