一种蛙跳和差分进化混合算法

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1、42011，47（18）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用一种蛙跳和差分进化混合算法1，21，21何兵，车林仙，刘初升1，21，21HEBing，CHELinxian，LIUChusheng1.中国矿业大学机电工程学院，江苏徐州2210082.泸州职业技术学院机电工程研究所，四川泸州6460051.SchoolofMechanicalandElectricalEngineering，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Xuzhou，Jiangsu221008，Ch

2、ina2.InstituteofMechatronicsEngineering，LuzhouVocationalandTechnicalCollege，Luzhou，Sichuan646005，ChinaHEBing，CHELinxian，LIUChusheng.Novelhybridshuffledfrogleapinganddifferentialevolutionalgorithm.Comput-erEngineeringandApplications，2011，47（18）：4-8.Abstract：ShuffledLeapingFrogAl

3、gorithm（SFLA）ischaracterizedbysimplicity，fewcontrolparametersrequired，andeasilybeused，buthasthedisadvantagesofprematureconvergenceandlowprecisionforhardhigh-dimensionaloptimizationprob-lems，duetoitsrapidlossofthepopulationdiversityandthelackoflocalrefinedsearchabilitiesatthelat

4、erstagesofgen-erations.InordertoovercometheeasyprematureorearlyconvergenceofSFLAs，thispaperhybridizestheSFLAandtheDifferentialEvolution（DE）algorithmtoformahybridoptimizationalgorithm，namelySFL-DE，whichborrowstheideafromDE/best/1/binstrategythathastheadvantagesofstrongglobalsear

5、chabilityandbetterpopulationdiversity.Comparisonsarepresentedtotestperformancesofthenewalgorithmemploying6benchmark30-dimensionalfunctions.ComparedwithSFLAandstandardDE（i.e.，DE/best/1/binandDE/rand/1/binschemes）algorithms，theexperimentalresultsintermsoftheglobaloptimizationeffi

6、ciency，thesolutionaccuracyandthecomputationrobustnessdemonstratethattheSFL-DEalgorithmisabettertoolforsolvingsomebenchmarkoptimizationproblemswithinafewfixedgenerations，buttakesalongerruntime.Keywords：ShuffledFrogLeapingAlgorithm（SFLA）；DifferentialEvolution（DE）algorithm；hybrido

7、ptimization；continuousoptimizationproblem摘要：混洗蛙跳算法（SFLA）具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点，但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降，且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法（DE）中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点，将SFLA与DE有机融合，形成混合优化算法（SFL-DE），以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验，结果表明，在给定的较小进化代

8、数内，SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE（DE/best/1/bin和DE