检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河南科技学院网络中心,河南新乡453003 [2]河南师范大学网络中心,河南新乡453007
出 处:《安徽大学学报(自然科学版)》2013年第5期25-31,共7页Journal of Anhui University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(71171151);河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项目(2007520068)
摘 要:针对混合蛙跳算法求解优化问题时,进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进混合蛙跳算法中的族群内部寻优能力.同时,在族群之间构建一个单向环迁移机制,从而增强算法后期跳出局部最优的能力.对几种典型函数以及TSP问题的测试结果表明:基于模拟退火的混合蛙跳算法的全局搜索能力有了显著提高,并能有效避免陷入局部最优问题.When shuffled frog leaping algorithm(SFLA) was used in solving the optimization problems, diversity of species was decreased in the later evolution period, the algorithm could easily fall into local optimum. In response to these problems, using metropolis criterion of simulation annealing (SA) algorithm for reference in order to improve the ability of optimization in each ethnic group. Besides, a one-wayring migration mechanism was proposed to strengthen the ability to escape from local optimum. The experimental results showed that the ability of seeking the global excellent result was superior to original SFLA, and could void the local convergence problem effectively.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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