【摘 要】
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针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了改进的混合蛙跳算法：通过引入自适应因子,保持了算法开发与探索的平衡,维持了种群的多样性,提高了个体向局部最优或
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针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了改进的混合蛙跳算法：通过引入自适应因子,保持了算法开发与探索的平衡,维持了种群的多样性,提高了个体向局部最优或全局最优个体学习的能力,加快了算法的收敛速度。通过对4个测试函数和电力系统中经济调度问题进行优化实验,并与基本混合蛙跳算法和相关文献中的改进算法进行比较,实验结果表明所提出的改进算法取得了更加理想的运算结果,具有更好的优化性能。
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