|
|
1.
基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法
李祚泳 张正健 余春雪
计算机应用
2011, 31 (12):
3288-3291.
为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛，提高求解质量，提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中，对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息，进行深度搜索；并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算，以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限，以更高的精度逼近全局最优解，而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明：基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。
相关文章 |
多维度评价
|
|
