改进的混合蛙跳算法：加速收敛与优化性能

“加速收敛的混合蛙跳算法，袁亚杰，马英红，郑自然，山东师范大学管理科学与工程学院” 混合蛙跳算法（Shuffled Frog-Leaping Algorithm, SFLA）是一种基于生物行为的群体智能优化算法，源于自然界中青蛙群捕食的行为。在解决函数优化问题时，原始的SFLA往往表现出搜索速度较慢和收敛精度不足的问题。针对这一挑战，袁亚杰、马英红和郑自然提出了改进策略，旨在增强算法的全局探索性、局部开发性和降低群体规模，从而提升其性能。 全局探索性是指在搜索空间中更有效地寻找可能的最优解，这通常通过增加算法的多样性来实现，比如引入随机性或者变异操作，使得种群能够跳出局部最优，避免早熟收敛。局部开发性则是指在找到潜在最优解区域后，算法能深入挖掘该区域，以提高收敛精度。降低群体规模则可以减少计算复杂度，提高算法运行效率。 改进后的算法F_SFLA融合了这些策略，并经过一系列实验验证了其有效性。在10个典型的基准函数测试中，F_SFLA展示了快速收敛到全局最优解的能力，并能在保持较高开发精度的同时，展现出高效的收敛能力和广泛的适用性。这意味着F_SFLA在解决各种函数优化问题时，不仅能够迅速找到解决方案，而且解决方案的质量也得到了显著提升。 论文作者来自山东师范大学管理科学与工程学院，表明该研究工作是在管理决策、组合最优化和复杂网络等领域研究的背景下进行的。这种改进的混合蛙跳算法对于解决实际工程问题，尤其是在需要优化的复杂系统中，具有重要的理论价值和应用潜力。 关键词涵盖了混合蛙跳算法、加速收敛、函数优化，表明该研究主要关注的是如何通过改进优化算法的性能来提高函数优化问题的求解效率。中图分类号“TP301.6”则将该研究定位在计算机科学技术的图书分类中，具体到算法与程序设计的领域。 这篇论文的研究成果为优化算法领域提供了一个性能优越的混合蛙跳算法变体，为解决实际优化问题提供了新的思路和工具。