混洗蛙跳算法的研究及應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、混洗蛙跳算法是模擬自然界青蛙群覓食過(guò)程的后啟發(fā)式優(yōu)化算法,是一類(lèi)新興的智能優(yōu)化算法。雖然具有較強(qiáng)的全局搜索能力,然而在求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題時(shí),仍存在早熟收斂、陷入局部最優(yōu)的缺陷。
  作為隨機(jī)智能優(yōu)化算法的典型代表,遺傳算法具有并行性、全局搜索能力強(qiáng)、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。因此,本文在分析了混洗蛙跳算法的優(yōu)點(diǎn)與缺陷的基礎(chǔ)上,借鑒遺傳算法的思想對(duì)混洗蛙跳算法進(jìn)行了改進(jìn)。本文的主要工作如下:
  (1)借鑒遺傳算法的思想,在混洗蛙跳算法的

2、全局搜索中引入自然選擇和交叉操作,在其局部搜索中引入變異操作,提出了具有遺傳算子的混洗蛙跳算法。用典型測(cè)試函數(shù)構(gòu)成測(cè)試環(huán)境進(jìn)行尋優(yōu)實(shí)驗(yàn),所得到的結(jié)果比基本混洗蛙跳算法的結(jié)果更為優(yōu)越,說(shuō)明了引入遺傳操作使得算法性能有較大提升。將所提算法用于質(zhì)子交換膜燃料電池模型的參數(shù)估計(jì),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了其有效性。
  (2)使用DNA編碼方式對(duì)遺傳算法中的染色體編碼,設(shè)計(jì)了移位重構(gòu)交叉算子,并采用頸環(huán)變異算子。借鑒自然界物種的多樣性思想,提出了多種

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