混洗蛙跳算法的研究及應用.pdf

1、混洗蛙跳算法是模擬自然界青蛙群覓食過程的后啟發(fā)式優(yōu)化算法，是一類新興的智能優(yōu)化算法。雖然具有較強的全局搜索能力，然而在求解復雜優(yōu)化問題時，仍存在早熟收斂、陷入局部最優(yōu)的缺陷。
　　作為隨機智能優(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、魯棒性強等優(yōu)點。因此，本文在分析了混洗蛙跳算法的優(yōu)點與缺陷的基礎上，借鑒遺傳算法的思想對混洗蛙跳算法進行了改進。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。用典型測試函數(shù)構成測試環(huán)境進行尋優(yōu)實驗，所得到的結果比基本混洗蛙跳算法的結果更為優(yōu)越，說明了引入遺傳操作使得算法性能有較大提升。將所提算法用于質子交換膜燃料電池模型的參數(shù)估計，實驗結果驗證了其有效性。
　　(2)使用DNA編碼方式對遺傳算法中的染色體編碼，設計了移位重構交叉算子，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