融合多群粒子群优化与随机蛙跳算法的混合策略

简介：
本研究提出了一种结合多群粒子群优化和随机蛙跳算法的新型混合策略，旨在提高复杂问题求解效率及搜索多样性。 为了克服粒子群算法和混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优的局限性，我们提出了一种创新性的融合方法——结合多种群粒子群与混合蛙跳模式的新型算法。该方法通过创建多个子群体进行独立进化，并且每次迭代后将各个子群体中的最佳个体组合成一个新群体，运用混合蛙跳机制进一步优化这些优秀个体的位置分布，从而增强了搜索过程中的多样性。 在每个子群体内部的演化过程中，除了参考自身最好的粒子外，还引入了全局最优解的概念。这一策略不仅提升了算法对复杂问题空间探索的能力，同时也加快了解决方案收敛的速度。相较于现有的其他改进型粒子群或混合蛙跳方法而言，本段落所提出的融合技术具有概念清晰、易于实现的优点，并且展现出优秀的分层搜索性能和较快的计算效率。 此文中提及的一些常见的改进粒子群算法为新提出的方法提供了理论基础和技术支持。