一种蛙跳和差分进化混合算法

作     者：何兵 车林仙 刘初升 HE Bing;CHE Linxian;LIU Chusheng

作者机构：中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221008 泸州职业技术学院机电工程研究所四川泸州646005 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2011年第47卷第18期

页      面：4-8页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省应用基础研究计划项目(No.2008JY0163) 泸州市重点科技计划项目(No.2010-S-21(2/7)) 

主　　题：混洗蛙跳算法 差分进化算法 混合优化 连续优化问题 

摘      要：混洗蛙跳算法(SFLA)具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法(DE)中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法(SFL-DE),以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验,结果表明,在给定的较小进化代数内,SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE(DE/best/1/bin和DE/rand/1/bin),不足之处是其耗时更长。