【摘 要】
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本文通过求解差分方程分析混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）青蛙运动轨迹;进一步利用Solis和Wets提出的随机搜索算法收敛性判据讨论SFLA全局收敛性,得出SFL
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本文通过求解差分方程分析混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）青蛙运动轨迹;进一步利用Solis和Wets提出的随机搜索算法收敛性判据讨论SFLA全局收敛性,得出SFLA全局收敛的结论;为提高SFLA收敛效率,提出一种在SFLA深度搜索方向上融合极值动力学优化（Extremal Optimization,EO）的改进算法EO-SFLA,并证明其依概率1收敛于全局最优。EO-SFLA中,改进的EO变异概率选取方式拓展了算法搜索空间,赋予了算法跳出局部极值点的
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