模拟退火与单向环蛙跳算法：优化问题新策略

"基于模拟退火的单向环蛙跳算法在优化问题中的应用 (2013年)" 本文探讨了一种结合模拟退火算法与单向环蛙跳算法（SFLA）的优化策略，旨在解决混合蛙跳算法在解决复杂优化问题时遇到的挑战，如种群多样性的降低和易于陷入局部最优。模拟退火算法引入的Metropolis判别准则增强了混合蛙跳算法内部族群的寻优能力，同时，通过建立单向环状结构来促进族群之间的信息交流，提高了算法在进化后期跳出局部最优的能力。 混合蛙跳算法（SFLA）是一种受自然界青蛙群体行为启发的优化算法。它将青蛙群体划分为多个族群，每个族群内部进行局部优化，同时通过混合策略实现不同族群间的信息交换，以达到全局搜索与局部挖掘的平衡。在算法中，初始种群由一系列解构成，依据适应值排序并分配到不同的族群。每个族群内的最优个体与最差个体根据特定规则进行迭代更新，以寻找更优解。 引入模拟退火的概念后，算法在更新过程中应用Metropolis判别准则，允许有一定概率接受比当前状态劣的解，从而防止过早收敛于局部最优。此外，单向环结构确保了相邻族群之间的信息流动，增加了种群多样性，减少了算法陷入局部最优的风险。 通过对多种典型函数及旅行商问题（TSP）的实验验证，改进后的算法表现出显著的全局搜索能力和避免局部最优的能力。实验结果证实了这种结合模拟退火与单向环结构的混合蛙跳算法的可行性和有效性。 这篇论文提出了一个创新的优化策略，将模拟退火与蛙跳算法相结合，以应对传统优化算法在处理复杂问题时的局限性。通过这种方式，算法在保持族群多样性的同时，增强了全局搜索性能，有助于在多模态优化问题中找到更接近全局最优的解。这种方法对于解决实际工程问题和其他复杂优化任务具有重要的理论和实践价值。