导读:本文包含了混洗蛙跳算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:混洗蛙跳算法,进化策略,上限置信区间,变异
混洗蛙跳算法论文文献综述
张强,李盼池[1]（2019）在《进化策略自主选择的改进混洗蛙跳算法》一文中研究指出针对经典混合蛙跳优化算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,本文提出一种基于进化策略自主选择的混洗蛙跳算法。算法中最差个体根据不同知识来源采取4种进化策略,每次迭代通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定最差个体的进化方式,并通过个体进化策略概率变异算法来提升寻优速度和避免陷入局部最优解。利用10个Benchmark函数对本文算法与8种进化算法进行性能比较。实验表明:所提的算法能较好地平衡全局探索能力和局部挖掘能力,可以用较少的迭代次数获取较优结果,具有很好的收敛速度和精度。(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2019年05期）
魏立新,郑翠红,王洪庆,郑剑[2]（2016）在《混洗蛙跳算法的改进研究》一文中研究指出针对基本混洗蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)收敛速度慢、优化精度低且易于陷入局部最优的问题,对其进行多项改进。采用随机分组策略,平衡各子群的寻优能力,保持种群多样性;打破最差蛙只向最优蛙学习的模式,引入Minkowski距离,使最差蛙借助更多同伴信息选择进化方向,增强种群适应性;针对最优蛙进化机会少,引入精英策略和变异思想更新其位置,避免陷入局部极小,加快收敛速度,最后选取合适的目标函数,将改进前后混洗蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)用于冷轧液压伺服位置自动控制(Automatic Position Control,APC)系统的PID参数整定,并将整定结果进行西门子PLC实验验证,结果表明改进后算法的有效性和高效性。(本文来源于《控制工程》期刊2016年02期）
张涛,赵鑫,余益科,蔡晓[3]（2015）在《改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法研究》一文中研究指出本文将混洗蛙跳算法应用于软硬件划分,提出一种新型的软硬件划分方法。针对混洗蛙跳算法应用于离散型问题时普遍存在的种群更新过慢、算法寻优方向盲目等问题,本文采用随机步长来改进青蛙种群的迁移行为,采用子种群内进化与全局混洗进化相结合的策略改进盲目全局寻优的情况,并根据无效迭代次数来提前终止迭代以提高算法效率。在划分实验中,改进后的算法的平均最优解比原始算法减小了17.4~73.3,平均硬件面积比原始算法大对不同结点数的随机DAG图4.32~5.81,平均仿真执行时间只有原算法的42.7~64.0。改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法,可更高效地完成软硬件划分任务。(本文来源于《信号处理》期刊2015年09期）
张强,刘丽杰,郭昊[4]（2015）在《一种保持种群多样性的改进混洗蛙跳算法》一文中研究指出针对经典混洗蛙跳算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,提出一种保持种群多样性的改进型混洗蛙跳算法。其思想是通过反向学习机制初始化种群,并动态改变多样性比例来计算所有分组的最优值的多样性密度,来改进个体进化方式。典型复杂函数测试表明,该算法能有效找出全局最优解。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2015年07期）
程小辉,顾俊杰,邓昀[5]（2015）在《基于改进的混洗蛙跳算法的异构多核处理器任务调度》一文中研究指出针对异构多核环境下的任务调度问题,为充分发挥异构多核平台优势,提出一种基于改进的混洗蛙跳算法的异构多核处理器任务调度算法——ISFLA算法。ISFLA算法通过建立合适的个体编码方案和位置更新方法实现个体搜索空间到离散空间的映射,通过调整子群更新方法规避在离散空间下标准算法中子群更新易于停滞在最差值的情况,使得标准SFLA算法可以应用于异构多核环境下的任务调度问题。同时算法引入了遗传算法的交叉操作,通过将全局较优解群体的信息扩散到种群,增加了算法跳出局部极优值的能力,优化了算法的全局搜索能力。最后通过实验证明,对比常见的遗传算法,ISFLA算法具有更好的求解能力,可以提供更少执行时间的任务调度方案,具有较好的应用价值。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年12期）
戴扶,黄文明,邓珍荣[6]（2015）在《基于改进型混洗蛙跳算法的网格DAG任务调度》一文中研究指出针对网格环境中DAG任务调度问题,提出一种改进混洗蛙跳算法,通过增设族群进化点和引入邻域搜索策略,解决了原算法进化动力不足和易陷入局部最优的问题;为解决DAG任务在启发式算法中编码困难的问题,利用DAG任务自身的约束条件,重新定义解空间的度量方式,进而提出一种新的编码方式。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度较GA、PSO、SFL算法分别提高了75%、94%和27%,搜索性能亦有明显改善,能有效地提高最优解的质量。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2015年01期）
刘齐,张强,齐彧[7]（2015）在《一种基于云模型的改进型混洗蛙跳算法》一文中研究指出针对经典混洗蛙跳算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性,提出一种基于云模型的改进型混洗蛙跳算法。其思想是通过反向学习机制初始化种群,再通过正态云算子求解全局最优个体和子群最优个体周围的更优值,最后利用混沌理论对个别个体进行变异来跳出局部最优解。典型复杂函数测试表明,该算法能有效找出全局最优解,特别适宜于多峰值函数寻优。(本文来源于《信息技术》期刊2015年01期）
王嘉琳,张强,刘齐[8]（2014）在《改进混洗蛙跳算法在油井措施优化中的应用》一文中研究指出针对油田传统人为安排措施工作计算量大、耗时多且经济效益不高的缺点,本文建立以经济效益最大化为目标,以年度增注目标、增产目标、含水目标及递减目标为约束条件建立优化模型,并提出一种改进混合蛙跳算法求解该模型。该算法通过反向学习机制初始化种群,再通过正态云算子求解全局最优个体和子群最优个体周围的更优值,最后利用混沌理论对个别个体进行变异来跳出局部最优解。通过经典函数极值优化对比,改进算法的性能优于PSO算法和SFLA算法,实际数据测试表明,优选出的措施优化方案取得了很好的实际应用效果。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
董琳[9]（2014）在《混洗蛙跳算法的研究及应用》一文中研究指出混洗蛙跳算法是模拟自然界青蛙群觅食过程的后启发式优化算法,是一类新兴的智能优化算法。虽然具有较强的全局搜索能力,然而在求解复杂优化问题时,仍存在早熟收敛、陷入局部最优的缺陷。作为随机智能优化算法的典型代表,遗传算法具有并行性、全局搜索能力强、鲁棒性强等优点。因此,本文在分析了混洗蛙跳算法的优点与缺陷的基础上,借鉴遗传算法的思想对混洗蛙跳算法进行了改进。本文的主要工作如下：(1)借鉴遗传算法的思想,在混洗蛙跳算法的全局搜索中引入自然选择和交叉操作,在其局部搜索中引入变异操作,提出了具有遗传算子的混洗蛙跳算法。用典型测试函数构成测试环境进行寻优实验,所得到的结果比基本混洗蛙跳算法的结果更为优越,说明了引入遗传操作使得算法性能有较大提升。将所提算法用于质子交换膜燃料电池模型的参数估计,实验结果验证了其有效性。(2) 使用DNA编码方式对遗传算法中的染色体编码,设计了移位重构交叉算子,并采用颈环变异算子。借鉴自然界物种的多样性思想,提出了多种群循环策略,以扩大算法解空间的搜索范围。提出了一种多种群循环遗传算法,将其用于生成混洗蛙跳算法的初始解,构成了一种基于多种群循环遗传结构的混合混洗蛙跳算法。通过对典型无约束测试函数进行寻优测试,并与其他算法的实验结果作对比,验证了所提算法的有效性。将该算法用于重油热裂解过程模型参数估计,所得结果与文献中的算法进行了比较,显示了所提算法的优越性。(本文来源于《浙江大学》期刊2014-05-01）
王怡然,王联国[10]（2014）在《改进的混洗蛙跳算法确定河流水质模型参数》一文中研究指出试验将青蛙个体具有记忆功能引入到混洗蛙跳算法中,提出了改进的混洗蛙跳算法,青蛙的记忆功能是指在每次个体更新时,最差青蛙个体更新时的步长被记忆,并将其引入到下一次个体更新中.在混洗蛙跳算法的改进中加入记忆部分,提高了算法的收敛速度和寻优能力.将改进的混洗蛙跳算法应用于瞬时投放示踪剂的一维河流水团中,用所得示踪试验数据来确定河流水质参数的函数优化问题.将获得的最优值与真值进行比较.结果表明:改进的混洗蛙跳算法估计河流水质模型的参数是可行的,并且优于遗传算法.该算法具较好的参数辩识能力,适用于环境科学领域中的其他优化问题.(本文来源于《甘肃农业大学学报》期刊2014年02期）
混洗蛙跳算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对基本混洗蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)收敛速度慢、优化精度低且易于陷入局部最优的问题,对其进行多项改进。采用随机分组策略,平衡各子群的寻优能力,保持种群多样性;打破最差蛙只向最优蛙学习的模式,引入Minkowski距离,使最差蛙借助更多同伴信息选择进化方向,增强种群适应性;针对最优蛙进化机会少,引入精英策略和变异思想更新其位置,避免陷入局部极小,加快收敛速度,最后选取合适的目标函数,将改进前后混洗蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)用于冷轧液压伺服位置自动控制(Automatic Position Control,APC)系统的PID参数整定,并将整定结果进行西门子PLC实验验证,结果表明改进后算法的有效性和高效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混洗蛙跳算法论文参考文献
[1].张强,李盼池.进化策略自主选择的改进混洗蛙跳算法[J].哈尔滨工程大学学报.2019
[2].魏立新,郑翠红,王洪庆,郑剑.混洗蛙跳算法的改进研究[J].控制工程.2016
[3].张涛,赵鑫,余益科,蔡晓.改进混洗蛙跳算法的软硬件划分方法研究[J].信号处理.2015
[4].张强,刘丽杰,郭昊.一种保持种群多样性的改进混洗蛙跳算法[J].计算机与数字工程.2015
[5].程小辉,顾俊杰,邓昀.基于改进的混洗蛙跳算法的异构多核处理器任务调度[J].计算机应用研究.2015
[6].戴扶,黄文明,邓珍荣.基于改进型混洗蛙跳算法的网格DAG任务调度[J].桂林电子科技大学学报.2015
[7].刘齐,张强,齐彧.一种基于云模型的改进型混洗蛙跳算法[J].信息技术.2015
[8].王嘉琳,张强,刘齐.改进混洗蛙跳算法在油井措施优化中的应用[J].长春理工大学学报(自然科学版).2014
[9].董琳.混洗蛙跳算法的研究及应用[D].浙江大学.2014
[10].王怡然,王联国.改进的混洗蛙跳算法确定河流水质模型参数[J].甘肃农业大学学报.2014