混合蛙跳算法研究综述
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作者:
作者单位:

1. 辽宁科技大学
2. 大连理工大学
3. 大连理工大学控制科学与工程学院

作者简介:

崔文华

通讯作者:

中图分类号:

TK 232

基金项目:

国家自然科学基金项目


Survey on shuffled frog leaping algorithm
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    摘要:

    针对混合蛙跳算法(SFLA) 是一种结合了基于遗传基因的模因演算算法和基于群体觅食行为的粒子群优化
    算法的亚启发式协同搜索群智能算法, 系统地介绍了SFLA 的基本原理和算法流程, 讨论了SFLA 的研究进展和应用
    现状, 并指出了SFLA 的发展趋势和下一步的研究方向.

    Abstract:

    Shuffled frog leaping algorithm(SFLA) is a sub-heuristic collaborative searching swarm intelligent algorithm,
    which is combined with memetic algorithm(MA) based on genetic genes and particle swarm optimization(PSO) based on
    the feeding behaviors of particle swarm. Therefore, the basic principle and procedure flowchart of SFLA are discussed in
    details. The research progress and the application conditions of SFLA are introduced. And the development tendencies and
    the future research directions are proposed.
    Key words:shuffled frog leaping algorithm;

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

崔文华 刘晓冰 王伟 王介生.混合蛙跳算法研究综述[J].控制与决策,2012,27(4):481-486

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  • 收稿日期:2011-07-14
  • 最后修改日期:2011-10-04
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  • 在线发布日期: 2012-04-20
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