基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法

摘要：

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的群体智能优化算法.针对基本混合蛙跳算法优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入邻域正交交叉算子的概念,提出了一种基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法(SFLA-OCO).通过对基准函数进行测试,实验结果证明改进的算法提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力.

关键词：混合蛙跳算法、群体智能、正交交叉算子

所属期刊栏目：47

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省教育信息化发展战略研究项目2007-08

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-56,85