【摘 要】
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混合蛙跳算法在进化后期收敛速度慢、优化精度低。为解决该问题，提出改进的混合蛙跳算法。引入共享因子的思想，将其分为全局共享因子和局部共享因子，分别介绍引入2类共享因子后
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州交通大学信息中心
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混合蛙跳算法在进化后期收敛速度慢、优化精度低。为解决该问题，提出改进的混合蛙跳算法。引入共享因子的思想，将其分为全局共享因子和局部共享因子，分别介绍引入2类共享因子后的3种算法，对其中基于全局共享因子的混合蛙跳算法优化性能进行分析，设计算法步骤，分析算法的运行效率。实验结果表明，在全局进化次数和收敛精度分别固定的条件下，该算法在单峰值和多峰值函数寻优问题上均具有较高的收敛速度和精度，能改进混合蛙跳算法的优化性能。
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