MATLAB算法实战应用案例精讲-【元启发式算法】随机蛙跳跃算法(SFLA)(附matlab代码实现)

目录

前言

知识储备

多目标优化问题

多目标元启发式优化方法

算法原理

数学模型

算法参数

更新策略

算法思想

算法步骤

全局搜索过程

局部搜索过程

算法停止条件

算法流程图

伪代码

优缺点

 算法拓展

一种用于多目标组合优化的三阶段混合蛙跳框架

多目标背包问题

三阶段多目标混合蛙跳框架

 基于多目标背包问题的改进策略

实验结果与分析

基于三阶段多目标混合蛙跳算法的移动群智感知变速多 任务调度

移动群智感知的变速多任务调度模型

求解移动群智感知变速多任务调度的三阶段多目标混合蛙跳算法 

实验结果与分析

基于代理辅助混合蛙跳算法的移动群智感知变速多任务 超多目标调度

 考虑用户设备电量的变速多任务超多目标调度模型

求解超多目标调度模型的代理辅助三阶段混合蛙跳算法

仿真实验与结果分析

代码实现

MATLAB


前言

随机蛙跳跃算法(SFLA)是一种元启发式算法,或者更准确地说,它是一种模因算法,其灵感来自青蛙跳跃。SFLA基于Shuffled Complex Evolution(SCE-UA)使用的模型,并将模因进化纳入其中。它适用于任何类型的优化问题,离散的、连续的或混合的,通过修改基本算法中使用的运算符。

随机蛙跳算(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴,有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.

受青蛙群体觅食行为的启发, Eusuff La

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