改进的混合蛙跳算法及其应用

针对混合蛙跳算法(SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部极值的缺点,提出一种改进的混合蛙跳算法(ISFLA).借鉴分子动力学模拟思想,将正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点应用于比例积分微分(PID)控制器的参数整定中.ISFLA将青蛙个体等效成分子,提出一种新的分子间作用力.利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替SFLA的更新策略,平衡了搜索的高效性和种群的多样性.仿真结果表明:ISFLA提高了收敛精度、收敛速度、寻优时间、稳定性和后期跳出局部极值的能力,其全局寻优能力优于SFLA;基于ISFLA整定的PID控制器具有良好的鲁棒性、优良的抗干扰性和满意的闭环控制效果.     

一种基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

基于元胞自动机理论提出一种改进混洗蛙跳算法. 该算法将元胞自动机嵌入到混洗蛙跳算法中改进分组策略, 应用云模型和混沌理论改进个体更新方式, 利用演化规则模拟生物进化的动态特征. 对6个基准函数进行测试的实验结果表明, 该算法具有较好的收敛精度和计算速度, 适用于多峰值函数寻优.     

基于混合蛙跳算法的机床主轴优化设计

对机床主轴的多参数优化设计的群智能算法进行研究.通过分析主轴的受力情况以及边界条件,建立了机床主轴的非线性约束优化的数学模型;同时介绍了混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的基本原理,并将SFLA应用到实例计算中,得到了机床主轴结构参数的优化组合.试验结果表明,SFLA比其他常规优化算法的求解结果更可靠,充分显示了SFLA在机床主轴部件优化设计中的效益和应用价值.     

用改进的蛙跳算法求解一类模糊Flow Shop调度问题

对加工时间不确定的Flow Shop调度问题进行研究,提出了一种改进的蛙跳算法(NewShuffled Frog Leaping Algorithm,NSFLA)。蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的局部搜索采用类似粒子群算法的搜索机制,全局搜索采用洗牌策略即种群间定期进行信息交换。为了解决SFLA的局部搜索易出现不合法调度的问题,在交换子和交换序概念的基础上,提出了交换序构造的初始位置随机机制和交换子的随机插入机制这两种追踪策略。仿真实验结果验证了NSFLA解决模糊Flow Shop问题的有效性。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题.并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳(SFLA:Shuffled Frog Leaping Algorithm)和粒子群优化(PSO:Partide Swarm Optimization)算法求解该问题.SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的.实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

改进混合蛙跳算法求解考虑运输时间的柔性作业车间调度问题

【目的】考虑到工件在机器间的转移,对具有运输时间的柔性作业车间调度问题进行研究。【方法】建立以最小化最大完工时间为目标的数学模型,并设计一种改进的混合蛙跳算法(Improved shuffled frog leaping algorithm,ISFLA)。在该算法中,从全局和局部的角度产生高质量的初始种群,考虑运输时间的贪婪插入解码能够合理地安排工件在机器上的加工顺序。批处理的模因组搜索方法能够充分利用模因组内其他个体信息,扰动策略可以防止算法陷入局部最优。此外,基于关键路径设计两种局部搜索策略以进一步提升解的质量。【结果】通过21组不同规模的算例进行测试,测试结果证明了ISFLA的有效性。【结论】ISFLA能够有效解决考虑运输时间的柔性作业车间调度问题。     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用

为解决混合蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法.算法利用元胞的邻域结构代替基本蛙跳算法的分组方法,进而克服经典混洗蛙跳算法分组的缺点.通过元胞自动机的邻域结构和演化规则降低算法的选择压力和保持种群多样性,利用改进的螺旋进化方式和混沌变异方式平衡局...     

求解约束优化问题的自适应免疫混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在收敛速度幔和优化精度低等不足,提出了免疫混合蛙跳算法.将免疫算法的信息处理机制插入到基本混合蛙跳算法中,免疫接种算子可以改善算法的搜索能力,以此引导算法的进程.同时通过自适应机制来维持种群的多样性,使得算法在保持开发与探索平衡的同时提高了收敛精度.通过对13个经典约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了自适应免疫混合蛙跳算法在约束优化问题上具有很好的性能.     

基于混合蛙跳模糊聚类的电子商务协同过滤推荐

针对传统协同过滤推荐算法生成推荐速度慢、推荐质量不高等缺陷,提出了一种基于混合蛙跳模糊聚类的改进协同过滤推荐算法。算法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类方法对用户数据进行预处理,得到用户数据聚类中心,有效地降低了推荐工作量。然后选取相似度最优的若干聚类组成候选用户邻居集合,并利用混合蛙跳算法快速地全局寻优能力得到用户最近邻居集合,提高了推荐精度。最后,通过计算预测评分生成推荐结果。仿真结果表明,相比于传统协同过滤推荐算法,该算法在推荐速度和推荐精度上有明显改善。     

基于改进蛙跳算法测量圆度误差

针对传统圆度误差评定方法容易陷入局部最优而影响测量精度的问题,提出一种基于改进蛙跳算法的圆度误差评定方法.首先分析了最小区域圆法、最小二乘圆法、最大内接圆法和最小外接圆法这四种圆度误差评定方法的基本原理,并分别建立了非线性优化的数学模型然后介绍了蛙跳算法的基本思想,引入邻域搜索操作提出了一种改进的蛙跳算法,并给出了利用该算法求解圆度误差问题的具体步骤.最后为了验证新算法的有效性,进行了仿真实验,实验结果表明本文算法可以有效、正确地评价圆度误差.这也为圆度误差评定问题的研究提供一种新的途径和手段.     

基于混合蛙跳的无线传感器网络定位方法

为了解决无线传感器网络未知节点的定位问题,提出了一种新的三维空间定位方法。首先给出了未知节点位置的计算方法和误差评价模型,并利用混合蛙跳算法建立了评价模型的求解算法SFLL。最后,利用仿真实验,对比了与其它算法之间的性能状况,结果表明SFLL具有较好的适应性。     

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

基于折扣产品供应商选择问题的随机蛙跳算法

针对生产企业中多产品有采购量折扣的产品供应商选择问题,设计了基于问题特征的随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)对问题进行求解.介绍了蛙跳算法的基本原理、SFLA的编码方案、解的演变方案及算法执行步骤.通过算例对SFLA进行验证.结果表明,SFLA在计算时间和求解效果两方面均优于现有的遗传算法.
关键词：
中图分类号： 文献标志码： A
HAN Yi1a,1b,2,CAI Jian hu1a,1b,LI Yan lai3,YE Xu hong1a,LIN Hua zhen1a,WANG Wei1a     

非劣解变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思路融入基本蛙跳算法,提出了一种非劣解变异蛙跳算法.算法充分利用蛙群的群体信息,对青蛙子族群中的若干非劣解结合自身信息和群体信息进行变异,避免了算法陷入局部最优,并大幅度提高了算法的搜索速度.实验表明,改进后的算法收敛速度以及收敛精度方面都比基本蛙跳算法有了很大程度的提高,同时,该算法与相关文献中的算法进行比较发现,其性能有较大的提高.     

基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。     

改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型

为解决当前调度模型存在的局限性, 以更好完成网格环境下的任务调度目标, 结合网格任务调度的NP(Non-deterministic Polynomial)问题特点, 提出了改进蛙跳算法的网格任务调度优化模型。首先以网格任务完成时间作为调度优化指标, 然后采用蛙跳算法找到最优的网格任务调度方案, 并对蛙跳算法存在不足进行改进,以改善算法工作性能, 最后在网格仿真平台GridSim 上进行性能验证分析。实验结果表明, 改进蛙跳算法可较好完成网格任务调度, 缩短了任务完成的时间, 资源负载更加均衡, 而且性能明显要优于其他算法。