蛙跳算法的特点

作者&投稿:禄彦 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
蛙跳算法的介绍~

蛙跳算法(SFLA)是一种全新的启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略,减小了个体空间差异,从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定。

全局搜索过程步骤l 初始化。确定蛙群的数量、种群以及每个种群的青蛙数。步骤2 随机产生初始蛙群,计算各个蛙的适应值。步骤3 按适应值大小进行降序排序并记录最好解Px,并且将蛙群分成族群。把F个蛙分配到m个族群Y,Y,Y…,Y中去,每个族群包含n个蛙,从而使得Yk=[X(j),f(j)|X(j)=X(k+m*(j-1), f(j)=f(k+m*(j-1),j=1,…,n,k=1,…,m].这里X(j)表示蛙群中的第j蛙,f(j)表示第j个蛙的目标函数值。步骤4根据SFLA算法公式,在每个族群中进行元进化。步骤5将各个族群进行混合。在每个族群都进行过一轮元进化之后,将各个族群中的蛙重新进行排序和族群划分并记录全局最好解Px。步骤6检验计算停止条件。如果满足了算法收敛条件,则停止算法执行过程,否则转到步骤3。通常而言,如果算法在连续几个全局思想交流以后,最好解没有得到明显改进则停止算法。某些情况下,最大函数评价次数也可以作为算法的停止准则。局部搜索过程局部搜索过程是对上述步骤4的进一步展开,具体过程如下:步骤4—1设im=O,这里im是族群的计数器。用来与族群总数m进行比较。设iN=0,这里iN是局部进化的计数器,用来与Ls进行比较。步骤4-2根据式(1)在第l,,1个族群中选择q个蛙进入子族群,确定Pb和Pw并设im=im+1。步骤4-3设iN=iN+1。步骤4—4根据式(2)和式(3)改进子族群中的最差蛙的位置。步骤4—5如果步骤4—4改进了最差蛙的位置(解),就用新产生的位置取代最差蛙的位置。否则就采用Px代替式(2)中的PB,重新更新最差蛙的位置。步骤4—6如果步骤4-5没有改进最差蛙的位置,则随机产生一个处于湿地中任何位置的蛙来替代最差的蛙。不管执行了以上三次跳跃中的任何一次,需重新计算本子群的最优个体Pb和最差个体Pw。步骤4—7如果iN<LS,则转到步骤4-3。步骤4—8如果im<m,则转到步骤4-2,否则转到全局搜索过程的步骤5。算法停止条件SFLA通常采用两种策略来控制算法的执行时间:1)在最近的K次全局思想交流过程之后,全局最好解没有得到明显的改进;2)算法预先定义的函数评价次数已经达到。3)已有标准测试结果。无论哪个停止条件得到满足,算法都要被强制退出整个循环搜索过程。

SFLA由Eusuff和Lansey为解决组合优化问题于2003年最先提出。作为一种新型的仿生物学智能优化算法,SFLA 结合了基于模因(meme)进化的模因演算法(MA,memeticalgorithm)和基于群体行为的粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)2 种群智能优化算法的优点。该算法具有概念简单,调整的参数少,计算速度快,全局搜索寻优能力强,易于实现的特点。混合蛙跳算法主要应用于解决多目标优化问题,例如水资源分配、桥墩维修、车间作业流程安排等工程实际应用问题。




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