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1. 基于差分扰动的混合蛙跳算法

赵鹏军

计算机应用 2010, 30 (10): 2575-2577.

摘要（1599）

PDF （423KB）（1020）

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低的缺点，借鉴差分进化中的变异思想，提出了一种改进的混合蛙跳算法，利用子群中其他个体的有利信息，对其更新策略进行局部扰动。实验结果表明，改进的混合蛙跳算法对复杂函数优化问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定，性能明显优于所比较的算法。

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2. 基于吸引排斥机制的粒子群优化算法

赵鹏军刘三阳李;超

计算机应用

摘要（1436）

PDF （559KB）（595）

针对标准粒子群优化算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的PSO算法，该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到PSO算法中，充分利用粒子间的相互影响，修正了其速度更新公式，从而维持了群体的多样性，增强了粒子跳出局部最优解的能力。实验仿真结果表明,改进的PSO算法提高了进化后期的收敛速度，有效避免了PSO算法的早熟收敛问题，而且具有较高的收敛精度。