【摘 要】
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针对基本混合蛙跳算法寻优精度不高和易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法.通过随机方式选择各子群中心点,利用青蛙到各子群中心点的距离
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61063028）、中国博士后科学基金项目（No.2013M542398）、甘肃省科技计划项目（No.145RJYA288）、甘肃省高校科研项目（No.2013A-060,1202-04）、甘肃省教育厅科研基金项目（No.1102-05）、甘肃农业大学盛彤笙科技创新基金项目（No.GSAU-STS-1322）资助
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针对基本混合蛙跳算法寻优精度不高和易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于中心点双阈值模糊子群的混合蛙跳算法.通过随机方式选择各子群中心点,利用青蛙到各子群中心点的距离度量子群内青蛙的紧密程度.用优化方法计算各子群的绝对阈值和相对阈值,提出中心点双阈值模糊子群划分策略对青蛙群体划分子群.在一次局部搜索中,依据中心点隶属度与绝对阈值、相对阈值之间关系对子群最差个体更新方法进行改进.仿真结果表明,中心点双阈值模糊子群划分策略和子群最差个体更新方法有效可行.固定参数时算法在单峰值和多峰值函数寻优问题上收敛速度和精度均有显著提高,变化参数时算法在高维函数上保持较好的优化性能,在适宜的邻近青蛙个数条件下优化性能最优.
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