摘要
为提高混合蛙跳算法在求解高维复杂函数和离散优化问题的性能,提出一种离散混合蛙跳算法.首先,引入扰动系数来调控青蛙个体的移动距离,从而更好的平衡迭代中算法的全局探索和局部开发能力;其次,利用螺旋更新位置策略使算法能够在最优解附近进行更加精细的搜索;同时,采用随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力;另外,通过借鉴2-opt方法,实现全局最优解变异,丰富种群的多样性;最后,利用改进的Sigmoid函数对个体位置进行离散化处理.通过对9个典型的基准函数和油田措施规划方案的仿真实验表明,相较于对比的算法, DSFLA的收敛精度和寻优速度有明显的提升.
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