嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法

发布时间：2018-12-25 19:12

【摘要】：针对基本蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时求解精度低且易陷入局部最优的缺点,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合蛙跳算法。该算法在基本蛙跳算法划分模因组的基础上引入共轭梯度法,由于基本蛙跳算法模因组的划分规则,使得排在最后的青蛙子群个体位置较差,严重影响着整个群体的寻优速度,因而选取排列在后面的一部分模因组使用共轭梯度法进行求解,这使得算法在进化中后期易跳出局部最优,提高了算法的收敛精度。所得混合蛙跳算法有效结合了基本蛙跳算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精确的局部搜索能力。数值实验结果表明,所提出的改进蛙跳算法较基本蛙跳算法具有更高的收敛精度,避免了陷入局部最优的缺点,且优化结果更加稳定。
[Abstract]:In order to solve the problem of complex function optimization with low precision and easy to fall into local optimum, a hybrid leapfrog algorithm embedded in conjugate gradient method is proposed. The conjugate gradient method is introduced on the basis of the basic leapfrog algorithm to divide the memes. Because of the partition rules of the basic leapfrog algorithm, the individual position of the frog subgroup ranked at the last place is poor, which seriously affects the optimization speed of the whole group. Therefore, the conjugate gradient method is used to solve a part of the memes that are arranged in the back, which makes it easy to jump out of the local optimum in the middle and late stage of evolution, and improves the convergence accuracy of the algorithm. The proposed hybrid leapfrog algorithm effectively combines the global search ability of the basic leapfrog algorithm and the local search ability of the conjugate gradient method. Numerical results show that the proposed improved leapfrog algorithm has higher convergence accuracy than the basic leapfrog algorithm, avoids the shortcoming of falling into local optimum, and the optimization results are more stable.
【作者单位】： 北京建筑大学理学院;
【基金】：北京市自然科学基金(4122022) 中央支持地方科研创新团队项目(PXM2013-014210-000173)
【分类号】：TP18

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本文编号：2391520