论文研究-基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法.pdf

【文件属性】：

文件名称：论文研究-基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法.pdf

文件大小：543KB

文件格式：PDF

更新时间：2022-10-02 07:51:39

论文研究

混合蛙跳算法（SFLA）是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法局部搜索能力差，因而优化精度低、收敛速度慢的缺点，引入量子粒子群算法的搜索策略，提出了一种基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法（QPSO-SFLA）。通过对基准函数进行测试，实验结果表明改进的算法大大提高了算法的收敛速度，增强了算法的寻优能力。