基于混合進化的SFL算法及其應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、混合蛙跳算法是一種新的基于群體智能的后啟發(fā)式計算方法。這種算法具有易于理解，參數少，時間復雜度低和易于編程等特點，但也存在易陷入局部最優(yōu)解的缺點。因此，本文提出了基于差分進化和高斯變異算子的兩種混合進化SFL算法，并使用經典的超非線性、超多峰、超高維約束優(yōu)化的BUMP問題進行了實驗驗證，實驗結果驗證了兩個算法比原始SFL具有更強的尋優(yōu)能力和相對較少的迭代次數。
　　 為了進一步驗證算法的有效性，使用混合進化SFL算法建立公務員錄

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