【摘 要】
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混合蛙跳算法易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,提出一种带有选择和自适应变异机制的蛙跳算法。引入线性递减的动态惯性权重修正最差青蛙,按照一定的概率选择适应度值较
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混合蛙跳算法易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,提出一种带有选择和自适应变异机制的蛙跳算法。引入线性递减的动态惯性权重修正最差青蛙,按照一定的概率选择适应度值较优的青蛙代替较差青蛙,并对每只青蛙个体以不同概率进行自适应变异。仿真结果表明,该算法可以平衡全局搜索和局部搜索,寻优能力强、迭代次数少,解的精度较高,更适合高维复杂函数的优化。
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