一种面向非线性规划问题求解的多策略混合蛙跳算法

摘要

本发明公开了一种面向非线性规划问题求解的多策略混合蛙跳算法（MSSFLA），基于标准混合蛙跳算法，借鉴无智能主体通过合作表现出智能的特性，设计了一种新颖的蛙跳规则，该规则充分挖掘了迭达过程中各青蛙个体的位置信息。其次，设计了一种嵌入式交叉算子，将最差个体基因分别嵌入到局部最优和全局最优个体，最差个体中不同基因将均匀分布于待交叉的优良个体中，有利于改善原有最差青蛙个体的基因质量。发明中采用的回归程序设计策略被用于存诸进化计算的中间结果，有助于避免局部搜索中大量重复计算，加快算法的寻优过程。本发明方法对不同标准测试案例得到的分析结果，均验证了本发明所描述的MSSFLA具有较强的鲁棒性及普适性。