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1.
交叉变异蛙跳算法
李辉
《鲁东大学学报》
2015,(1):16-20
针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思想融入基本蛙跳算法,提出了一种新的改进蛙跳算法——交叉变异蛙跳算法(K
SFLA
).该算法通过子族群中排名较前的个体变异产生新个体代替子群中较差的若干个体,而其余的非子群最优个体则模仿大雁飞行策略,参照前面的个体进行位置更新,充分利用群体的信息提高算法性能.实验表明,改进后的算法在收敛速度以及收敛精度方面都有了很大程度地提高.
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