自适应混沌变异蛙跳算法

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1、第28卷第3期计算机应用研究VoI．28No．32011年3月ApplicationResearchofComputersMar．2011自适应混沌变异蛙跳算法术葛宇h，王学平¨，梁静(1．四川师范大学a．基础教学学院；b．数学与软件科学学院，成都610068；2．成都电子机械高等专科学校网络中心，成都610031)摘要：研究蛙跳算法的寻优性能，主要在基本蛙跳算法的全局搜索过程中加入自适应混沌变异操作，提出一种改进蛙跳算法。改进后的算法采用Logistic混沌序列构造混沌变异算子，同时结合个体适应度和进化代数自适应调整变异尺度，从而增强蛙跳

2、算法搜索最优解的能力。仿真实验结果表明，改进后的算法寻优精度和收敛速度得到了有效提高，具有较好地实用性能。关键词：蛙跳算法；混沌变异；自适应变异；混沌序列中图分类号：TP18；TP301．6文献标志码：A文章编号：10013695(2011)03—0945—03doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2011．03．043AdaptivechaoticmutationshuffledfrogleapingalgorithmsGEYu．WANGXue—ping．LIANGJing(1．a．FundamentalCollege

3、，b．CollegeofMathematics＆SScience，SichuanNormalUniversity，Chengdu610068，China；2．NetworkCenter，ChengduElectromechanicalCollege，Chengdu610031，China)Abstract：Thispaperdealtwiththeperformanceofshuffledfrogleapingalgorithm，mainlyproposedashufledfrogleapingal—gorithmbyaddingadapt

4、ivechaoticmutationoperationinprocessingofglobalsearching．Inordertoenhancetheabilityofsearching，thealgorithmconstructedachaoticoperatorusingLogisticchaoticsequences．Furthermore，thealgorithmadaptive—lyadjustedthemutationscalebyitsindividualfitnessandevolutiongenerations．Inth

5、esimulationexperiment，boththeaccu—racyandtheconvergentspeedoftheproposedalgorithmareimprovedeffectively．Therefore，theproposedalgorithmhasagoodpracticalperfm3nance．Keywords：shuffledfrogleapingalgorithm；chaoticmutation；adaptivemutation；chaoticsequences蛙跳算法是由Eusuf等人于2003年提出的一

6、种全新群部搜索相结合，使算法能朝全局最优解方向进化。体智能进化算法，具有良好的灵活性、通用性等特点J，在很1)全局搜索多领域得到了广泛应用。。与其他群体智能进化算法一样，a)初始化。选择种群中解个数Ⅳ，子群个数k，子群内解个蛙跳算法也存在早熟和收敛速度慢的缺点。为了提高蛙跳数n。指定最大全局进化代数G，最大子群内部进化代数P。算法的寻优性能，不少学者做了大量工作，如赵鹏军等人在b)生成种群。随机生成

7、]、『个解，令：(，⋯，)代子群内部搜索中结合吸引排斥机制，有效避免了算法早熟收表第(0≤N)个解，表示变量的个数，即解的维数。产生敛；Elb

8、ehagi等人在子群内部搜索中通过引入搜索加速因的初始群体记为S=(x，，X2，⋯，)。子，提高了算法的寻优能力；郑仕链等人在子群内部搜索中C)对S中的解划分等级，即将S中的Ⅳ个解按适应度从引入过去经验，增强了寻优能力。不难看出，以上学者提出的差到优排序，将最后一个解即全局最优解记为X。改进方法都是在原算法的子群内部搜索策略上作出一定修正d)如达到最大全局进化代数G或对应的适应度值达来提高算法寻优能力。然而，在提高群体智能进化算法寻优能到指定的收敛精度，则停止，否则继续以下步骤。力的研究中，变异操作作为一种有效手段，已被成功用于粒子e)将S

9、中的解分组，放入不同子群。对S中排序后的Ⅳ群算法、蚁群算法等经典进化算法中。但是，变异操作在个解，第1个解分入第1子群，第2个解分人第2子群，第个蛙跳算法中的运用尚处于起步阶段。