一種新的正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法
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針對(duì)基本混合蛙跳算法收斂速度慢、求解精度不高且易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出了一種新的正態(tài)變異優(yōu)勝劣汰的混合蛙跳算法。該算法在局部搜索策略中，對(duì)子群內(nèi)最差個(gè)體的更新融入了服從正態(tài)分布的變異擾動(dòng)，可有效避免青蛙個(gè)體向局部最優(yōu)聚集，擴(kuò)大搜索空間，增加種群的多樣性；同時(shí)對(duì)子群內(nèi)少量的較差青蛙進(jìn)行變異選擇，摒棄不利的變異，繼承有用的變異，優(yōu)勝劣汰，整體提高種群的質(zhì)量，減少算法尋優(yōu)過程的盲目性，提高算法的尋優(yōu)速度。對(duì)每個(gè)子群內(nèi)的最優(yōu)個(gè)體引入精英變異機(jī)制以獲得更優(yōu)秀的個(gè)體，進(jìn)一步提升算法的全局尋優(yōu)能力，避免陷入局部最優(yōu)，引領(lǐng)種群向更好的方向進(jìn)化。實(shí)驗(yàn)獨(dú)立運(yùn)行30次，所提算法在Sphere、Rastrigrin、G riewank、Ackley和Quadric函數(shù)中均能收斂到最優(yōu)解0，優(yōu)于其他對(duì)比算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法可有效避免算法陷入早熟收斂，提高了算法的收斂速度和精度。
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