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针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。
改进的反向蛙跳算法求解函数优化问题
【摘 要】
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针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。
【机 构】
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福建农林大学计算机与信息学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2013年03期
【基金项目】
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福建省教育厅科技研究项目（JB09113）,福建农林大学青年教师科研基金资助项目（2010018）
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