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一种改进的蛙跳算法的研究

作者:周林锦蛙跳算法种群初始化局部搜索最差个体最优个体

摘要:蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.

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科技通报

《科技通报》(CN:33-1079/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《科技通报》多次评为“浙江省优秀期刊”、“华东地区优秀期刊”,是《中国科技论文统计源期刊》、《中国科学引文数据库来源期刊》,中国科技优秀期刊。2000年后先后被《中文优秀期刊要目总览》、《中国优秀期刊(遴选)数据库》、《中国学术期刊文摘》、《中国生物学文摘》、《中国生学文献数据库》等收录。获奖情况:浙江省优秀科技期刊一等奖。

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