混合蛙跳算法的改进与应用研究

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2、人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。据我所知，除了文中特别加科标注和致谢的地方外，论义中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含已获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的一材料。与我同工作的同志对本硏巧所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示谢意。一申请学位论文与资料若有不实么处，本人承担切相关责任。研究生签名：诚％时间：如年夕月日学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理工大学关于收集、保存、使用学位论文的规定：即学校有

3、权保存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校巧权将将学文论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印扫描等制手段存、汇编劫查或复保供拥规论。和借阅；学校有权按有关向国家关部口或者构送文的复印和电子版本定有机交件位论，人允许本学文被查阅和阅同意学校向国家有关部口或构送论文的复印件和借机交，。电子版并通过网络社公众提息向会供信服务保密的学位论文在解密后适用授权书本（：）：学位论文作者签名手写）导签名（手写师括＾Ｉ＇：：签字曰期於女乂月曰签曰期年月年字ｆｃ知ｆ

4、？＞知分类号：密级：UDC：学号：硕士学位论文混合蛙跳算法的改进与应用研究ImprovementandApplicationResearchofShuffledFrogLeapingAlgorithm学位类别：工程硕士作者姓名：张勇工程领域：计算机技术研究方向：数据挖掘指导教师：喻金平2016年5月30日江西理工大学硕士学位论文摘要摘要随着科技的发展与进步，在科研工作、实践活动和日常生活中，经常会遇到最优化的求解问题。探求一种高效且简单的算法去解决最优问题已经成为一些学者研究方向之一。近些年，很多学者将混合

5、蛙跳算法应用到各个领域的最优化求解中，同时获得部分研究成果。混合蛙跳算法是借鉴大自然中青蛙群体觅食活动所产生的一种智能仿生算法，该算法由于有着可变因子少、思想易理解、并行搜索等众多优点，导致它成为最优化问题求解中热点算法之一。但是，该算法也有其不足之处：如对初始值依赖、收敛速度过缓等。本文首先研读一些学者关于该算法的成果和理论，在此基础上，针对其缺点，在初始化种群、青蛙个体的变异方式、种群的分组三个方面对其进行改进；将改进的算法应用到传统算法中，明显改善了传统算法性能；除此之外，还将该改进算法应用到二维路径规划

6、中，实验证明，该算法有着较好的路径规划效果。本文具体工作如下：(1)本文介绍了选题的背景、研究意义和相关理论，分析了研究的现状，再针对混合蛙跳算法收敛速度和局部搜索速度较慢等缺点，通过初始化种群、青蛙个体变异方式、种群的分组三个方面对原始混合蛙跳算法进行改进，经过在标准函数仿真实验，体现了改进后算法的优越性。(2)由于传统K均值算法过分依赖初始值设置，容易陷入局部最优等问题，将改进后混合蛙跳算法应用到K均值算法中，实验证明结合后的算法有效地克服K均值算法存在的问题。(3)将改进后混合蛙跳算法应用到传统协同过滤算

7、法中。首先利用联合聚类填充评分矩阵，再利用改进后混合蛙跳算法计算邻居集，最后预测评分。通过数据集实验证明，改进后的算法具有更好的推荐效果。(4)为了体现算法应用广泛性，利用改进后混合蛙跳算法进行二维静态路径规划，将把路径规划问题转换成最优解求解问题，然后利用改进的混合蛙跳算法求适应度函数的最小值，得到最优路径，实验证明，相对于其他群体智能算法的路径规划，基于改进混合蛙跳算法的路径规划具有更好规划效果。关键词：智能优化算法；混合蛙跳算法；K均值算法；协同过滤推荐算法；路径规划IAbstractAbstractAl

8、ongwiththedevelopmentandprogressofscienceandtechnology,peopleoftenencounterthemostoptimalsolutioninourresearch,practiceanddailylife.Exploringaneffectiveandsimplemethodtosolveoptimizationproblems