肖莹莹1,2, 林廷宇1,2, 李伯虎2,3, 侯宝存1,2,3, 施国强1,2,3
XIAO Yingying1,2, LIN Tingyu1,2, LI Bohu2,3, HOU Baocun1,2,3, SHI Guoqiang1,2,3
摘要:
针对基本混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFL)在求解高维复杂问题时的不足,本文提出一种自适应参数调整的改进策略。首先,利用变公比数列分析了SFL更新轨迹的收敛性;在此基础上,利用系统稳定性分析方法,提出在SFL更新公式中基于比例系数和适应度标准差来自适应调整更新的方法。最后,基于3组共8个标准测试函数将本文改进SFL与基本SFL和4个改进型粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)作对比,验证了本文改进策略对各类复杂函数的高效性;同时,对比了改进SFL与基本SFL和wPSO在求解高维问题时的性能,验证了改进SFL对高维问题求解的有效性。