基于平均值的混合蛙跳算法

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1、２０１４年６月甘肃农业大学学报第４９卷第３期１７６～１８０ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＡＮＳＵＡＧＲＩＣＵＬＴＵＲＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ双月刊基于平均值的混合蛙跳算法宋磊１，王联国２，张友华１（１．甘肃农业大学工学院，甘肃兰州７３００７０；２．甘肃农业大学信息科学技术学院，甘肃兰州７３００７０）摘要：针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题，提出了基于平均值的混合蛙跳算法．该算法将基本蛙跳算法中子群的平均值，通过２种不同的更新策略分别引用到混合蛙跳算法的局部搜索中，对算法的更新策略进行了适当改进，以期提高混合蛙跳算法的局部搜索能力．结果表明：更新策略１将

2、子群的平均值与局部更新策略相结合，使算法在搜索过程中加快搜索速度，提高了局部搜索能力；更新策略２则通过采用自适应概率随机将子群的平均值取代子群部分最优个体进行策略更新，使算法在局部搜索时提高了寻优能力，有效的避免算法陷入局部最优．通过对５个测试函数进行优化，并同基本混合蛙跳算法和文献中改进的算法进行比较，结果表明：该算法可以有效的避免局部搜索过早收敛，具有较好的优化性能．关键词：混合蛙跳算法；平均值；自适应概率；局部最优中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００３－４３１５（２０１４）０３－０１７６－０５DOI:10.13432/j.cnki.jg

3、sau.2014.03.032Ｎｏｖｅｌｓｈｕｆｆｌｅｄｆｒｏｇｌｅａｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅ１，ＷＡＮＧＬｉａｎ－ｇｕｏ２，ＺＨＡＮＧＹｏｕ－ｈｕａ１ＳＯＮＧＬｅｉ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓ

4、ｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄａｎｄｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｓｈｕｆｆｌｅｄｆｒｏｇｌｅａｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｅａｓｉｌｙ，ｔｈｅｎｏｖｅｌｓｈｕｆｆｌｅｄｆｒｏｇｌｅａｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｕｓｉｎｇｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｕｐｄａｔｅｉｄｅａｓｔｏｔｈｅｂａｓｉｃｓｈｕｆｆｌｅｄｆｒｏｇｌｅａ－ｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｕｐｄａｔｅ

5、ｐｏｌｉｃｙｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｌｙａｎｄｔｈｅｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙｒｅ－ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｆｏｒｍｅｒｃｏｍｂｉｎｅｓａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｏｆｓｕｂｇｒｏｕｐｗｉｔｈｐａｒｔｉａｌｕｐｄａｔｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ｓｐｅｅｄｉｎｇｕｐｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅｉｎｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅｌａｔｔｅｒｕｓｅｓａｄａｐｔｉｖｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｒａｎｄｏｍｌｙｔｏｒｅｐｌａｃｅｓｏｍｅｂｅｓｔｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｏｆｐａｒｔｉａ

6、ｌｓｕｂｇｒｏｕｐｓｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｏｆｓｕｂｇｒｏｕｐｓ，ａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｓｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂａｓｅｄｏｎｆｉｖｅｔｅｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐａｒｅｓｗｉｔｈｂａｓｉｃＳＦＬＡａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＳＦＬＡｉｎｒｅｌａｔｅｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉ

7、ｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｈａｖｅｂｅｔｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈｕｆｆｌｅｄｆｒｏｇｌｅａｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ａｖｅｒａｇｅｖａｌｕｅ；ａｄａｐｔｉｖｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ；ｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ第一作者：宋磊（１９８５－），男，硕士研究生，主要研究方向为计算智能、农业电气化与自动化，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｏｎｇｌｅｉａｂｃ＠１２６．ｃｏｍ通信作者：王联国，男，

8、教授，博士，硕士生导师，