蛙跳算法的研究及应用
蛙跳算法的改进及应用
◎叶晶晶 郭 承 军 冯 国明 （ 广 东 工 业 大 学应 用数 学 学 院 ， 广东 广州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ）
算 法， 并将新 算 法结合 实 际 问题 进行 应 用 ， 并 取 得 了好 的
效 果．
【 关键词 】 结合 ； 实际
蛙 跳 算 法 内容 蛙 跳算 法作 为 新 式 的 模 仿 生 物 结 构 以 及 功 能 原 理 而 形 成 的现 代 启 发 式 算 法 ， 蛙 跳 算 法 是 一 种 崭 新 的 后 启 发 式 群 体 演化 算 法 ， 它 的 计 算 能 力 以 及 搜 寻 能 力 都 非 常 的强 ． 蛙 跳算 法 是 为 了 用来 解 决 组 合 优 化 而产 生 的 一 种 智 能 算法． 蛙 跳 算 法 综 合 了智 能 算 法 ： 模 因演 算 法 和 粒 子 群 算 法 的优 点． 蛙跳算法 的优点 有 ： 内容 简 单 易 了解 ， 所 需 要 的 算 法 参 数 较少 ， 搜 索 能力 、 计算能力强， 实现轻松． 用 比较形象 、 易 懂 的语 言 解 释 蛙 跳 算 法 如 下 ： 在 一 片 潮 湿 的土地中分散有很 多石 头 ， 一 群 青 蛙 需 要 分 别 找 到 不 同 的石 头以使 能够跳 到有食 物 的地方． 假使 青蛙 之 间是借 助
（ ２ ） 研究不够深入． 蛙跳 算法 的特性 包含 有有效 性 、 分 布性 、 多样性 、 收敛性 ， 有效性 已经得到证 明 ， 但 是 其 他 的 特
性 却 没 有 得 到 很 好 的 证 明． 通 过 查 阅 一 些 资 料 可 以 知 道 收
每 一 个 城 市 的游 玩 顺 序 为 Ｐ： Ｐ＝｛ Ｐ ， Ｐ ， Ｐ － － ， Ｐ ｝ ， 当 游 玩 过 一 个 城 市后 该 城 市 就 需 要 从 上 删 去 ， 所 以第 ｉ 个 游 玩 的城 市 在 未 游 玩 的 列 表 Ｕ一｛ ｔ ， ， ｔ ， …， ｔ ｝ 内 的 相 应 位 置 序 列号 ｇ ｉ 就 能 够 代 表 游 玩 哪个 城 市 ， 当 中 的 城 市 全 被 游 玩 之后结束． 所 以 Ｇ＝（ ｇ 。 ， ｇ ， …， ｇ ） 就表示这个游玩 的回路． 利 用 改进 后 的 蛙 跳 算 法 应 用 在 这 个 问题 上 ， 首 先 在 这 些 城 市 中 找 出最 好 的 中任 意 挑 出 两 个 维 度 ， 并 把 在 这 维 度 里 的城 市 记 下 ． 然 后 找 出 最 差 的 ， 同样选维度再记下在此 内 的城 市 ， 下面使用 Ｉ Ｓ Ｆ Ｌ 、 Ｇ Ａ、 Ｓ Ｆ Ｌ Ａ算法 进行 比较． 这 几 个 算
混合型蛙跳算法及其应用研究
混合型蛙跳算法及其应用研究许金元【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)8【摘要】To improve the ability of frog-leaping algorithm to solve function optimization problems, proposed a novel efficiently shuffled frog-leaping algorithm. In order to test and verify the ability of proposed algorithm for solving the function optimization problems, compared the performanfce of proposed algorithm with simple frog-leaping algorithm. The experimental results show that calculation result and the convergence speed of proposed algorithm of ESFLA ares superior to simple frog-leaping algorithm, so the proposed algorithm is more suitable for solving complex unconstrained optimization problems.%为了提高蛙跳算法求解无约束连续优化问题的能力,提出了一种改进型混合蛙跳算法.为验证该算法求解函数优化问题的高效性,将其与基本蛙跳算法进行比较实验,结果表明该算法的解精度及收敛速度均优于基本蛙跳算法,更适用于求解复杂的无约束连续优化问题.【总页数】3页(P2835-2837)【作者】许金元【作者单位】湖南机电职业技术学院,长沙410151【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.混合型蚁群算法及其应用研究 [J], 许梁海;倪志伟;赖大荣2.和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究 [J], 肖文显;王俊阁;马孝琴3.混合型神经网络模型算法和应用研究 [J], 周金荣;黄道4.基于混合蛙跳算法的灌溉制度寻优应用研究 [J], 康立军;张仁陟;吴丽丽5.基于蚁群算法和蛙跳算法的云计算资源调度算法 [J], 郭琪瑶;朱范德因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蛙跳算法在暂态稳定性计算中的应用
蛙跳算法在暂态稳定性计算中的应用电力系统暂态稳定性分析是解决电力系统稳定问题的基础。
数值积分方法是进行电力系统暂态稳定性分析的一类基本和比较可靠的方法。
如何实现暂态稳定性的实时和超实时分析计算，是现代大规模电网实时分析与控制研究的重要课题。
文章提出的蛙跳算法易于执行，与同阶的传统RK法相比，其计算过程更为简捷。
标签：暂态稳定性分析；数值积分方法；蛙跳算法1 蛙跳算法简介[1][2]如果Hamilton系统可以写成如下的形式：（1）那么称该系统是一个可分的Hamilton系统，微分方程组（1）写成如下形式：（2）即（3）对于形如式（3）的Hamilton系统，Neri已经提出了一类比较好的构造辛差分格式的方法。
该方法非常简单易懂，但实际推导非常复杂，在构造6阶辛差分格式时，就几乎不可能实现了，至少难度很大。
针对以上问题，Haruo Yoshida 提出了一种构造高阶显式辛差分格式的方法。
令Hamilton系统方程如下：（4）定义微分算子DG如下：则Hamilton系統方程（4）可以写成：（5）在t=？子时，式（5）的精确解为（6）又因为（7）我们可以将式（6）写成（8）如果存在实数ci，di，i=1，2，…，k使得（9）令近似解为（10）那么（11）那么近似解（10）具有阶精度，且式（10）中的exp（ci？子DT）、exp（di？子DV）均为辛变换，这样就得到一个n阶辛差分格式（10）可分Hamilton系统n阶显式辛格式的数学表达式如下：（12）要想构造可分Hamilton系统的显式辛格式，关键在于确定系数ci，di，i=1，2，…，n的值，Haruo Yoshida已经给出了确定系数的方法。
下面给出1～4阶显式辛格式的系数。
令当n=1时，有c=1，d=1当n=2时，有或当n=3时，有或当n=4时，有或其中上述显式辛算法易于执行，与同阶的传统RK法相比，其计算过程更为简捷，但此方法仅适合于可分系统。
一种求解旅行商问题的改进蛙跳算法
一种求解旅行商问题的改进蛙跳算法
旅行商问题是指，如果一个旅行商需要去n个城市旅游，且每个城市只能去一次，银行家的最短旅行距离是多少。
没有人可以手算这件事，通常我们需要产生一个适当的算法来解决它。
改进蛙跳算法在解决旅行商问题时取得了突破性的进展。
蛙跳算法是一种图搜索算法，它依赖于由蛙跳矢量定义的距离测量。
距离测量是蛙跳算法的主要特色，使其在复杂数据集上表现良好。
改进蛙跳算法通过优化距离函数和添加一个变量来产生更好的结果。
首先，改进蛙跳算法利用一个基于组合的大致距离测量来快速估计每个解决方案的适应性。
这个测量方法快速地计算出每个解决方案的相对适应性，并将其转换为一个更适应的适应性函数。
这个适应性函数可以用来选择最好的解决方案。
其次，改进蛙跳算法还会引入与目标有关的变量。
这个变量可以改变每个解决方案的相对适应性，进而改变算法拟合的解。
这个变量可以由用户指定或通过深度学习自适应获得。
这个变量可以提高算法的表现，同时还能使算法更加适应不同的数据集。
最后，改进蛙跳算法使用基于邻居的优化方法，以便在已知的最优解之前，找到新的局部最优解。
该方法在任何解决方案到达最优解之前都可以被使用，从而使算法更加灵活和可靠。
总之，改进蛙跳算法利用新的距离测量方法和与目标有关的变
量，进一步优化了蛙跳算法。
它不仅在解决旅行商问题方面表现出色，而且在其他优化问题方面也表现出良好的性能。
irf间隔随机蛙跳算法
irf间隔随机蛙跳算法在一个阳光明媚的下午，咱们来聊聊“间隔随机蛙跳算法”，这个名字听起来像是某种高深莫测的科学实验，其实它简单得很，就像你在公园里看小青蛙跳来跳去一样。
想象一下，一只小青蛙在池塘边，兴致勃勃地准备出发。
这只小青蛙可不是什么普通的小家伙，它的跳跃可是有“算法”的，嘿嘿。
它在决定要跳的距离时，先是定了个小目标，心里想着：“今天我一定要跳到那片阳光下。
”它就开始随机选择跳的距离，有时候是一米，有时候是三米，有时候连自己都吓一跳，跳得飞得老远，真是心大得很。
在这个过程中，青蛙可是灵活得很哦！它并不在乎每一次跳跃的结果，只要能跳得远远的，它就心满意足。
要是跳得不太好，那也没关系，拍拍屁股就继续再来一次。
人生嘛，没什么好在意的，失败了就当是一次练习，嘿！这个蛙跳算法的精髓其实就在于它的随机性。
就像你在街边小摊吃东西，今天想吃炸串，明天可能就想来碗凉面，心情好就多点一份，心情差了就只能对着菜单发呆。
再说说这个间隔，蛙儿子每次跳之前，都会自己定个小间隔。
它不急，慢慢来，保持心态，随时准备着。
它还会停下来，看看周围的风景，今天的蓝天真好，白云真白，咦，那边的花儿开得多美啊！这就像咱们做事情，不要总想着冲刺，适时放慢脚步，观察一下周围，也许能发现什么惊喜。
就像上学的时候，忙着写作业，结果错过了和朋友们一起疯玩的时光。
你想想，要是每一次跳都选一个固定的距离，那可就无趣了。
就像咱们的生活，如果每天都是一样的日子，那谁还愿意活着啊？这蛙跳算法给了我们自由，给了我们选择。
每一次跳跃都能带来不同的体验，有时候跳得高，有时候跳得远，甚至偶尔还能遇上小伙伴，嘿嘿，大家一起聚聚，热闹得很。
这种随机的乐趣，就像逛街时发现了一家新开的店，里面的衣服都美得不可思议，忍不住想试试。
所以，想要玩好这个蛙跳算法，咱们得放开包袱，随性而来。
别总想着结果，只要享受过程就好。
就像在游戏里，咱们不在乎胜负，只在乎过程中的快乐。
跳呀跳呀，青蛙们在水边嬉戏，时而扭头，时而欢叫，那种快乐可真是没得比。
蛙跳运动的动力学分析
蛙跳运动的动力学分析蛙跳运动是一种常见的动物运动方式，它以其独特的形态和高效的运动方式而备受关注。
在这篇文章中，我们将对蛙跳运动进行动力学分析，以探索其背后的原理和机制。
1. 蛙跳运动的基本形态蛙跳运动是通过蛙的后肢来推动身体向前跳跃的。
蛙的后肢非常强壮且有力，由肌肉和骨骼组成。
当蛙准备进行跳跃时，它会将后肢弯曲，储存能量。
随后，蛙通过迅速伸展后肢，将储存的能量释放出来，从而产生弹射力，推动身体向前跳跃。
2. 蛙跳运动的动力学原理蛙跳运动的动力学原理可以通过牛顿第二定律来解释。
根据牛顿第二定律，物体的加速度与作用力成正比，与物体的质量成反比。
在蛙跳运动中，蛙的后肢施加一个向下的作用力，这个作用力使得蛙的身体产生加速度，从而实现跳跃。
3. 蛙跳运动的力学参数蛙跳运动的力学参数包括作用力、加速度和速度等。
作用力是蛙的后肢对地面施加的力量，它决定了跳跃的强度和距离。
加速度是蛙在跳跃过程中的变速率，它描述了蛙的速度变化情况。
速度是蛙在跳跃过程中的位移速率，它表示蛙的移动快慢。
4. 蛙跳运动的能量转化蛙跳运动涉及能量的转化过程。
当蛙的后肢弯曲时，它们储存了一定的弹性能量。
当蛙迅速伸展后肢时，储存的弹性能量被释放出来，转化为动能，推动蛙向前跳跃。
这种能量转化过程是高效的，使蛙能够以较小的能量消耗实现较大的跳跃。
5. 蛙跳运动的稳定性蛙跳运动在实现跳跃的同时，还需要保持稳定性。
蛙通过调整身体的姿势和肌肉的协调运动，使得重心保持在合适的位置，从而保持平衡。
蛙跳运动的稳定性还受到外界环境的影响，如地面的摩擦力和空气的阻力等。
6. 蛙跳运动的优化蛙跳运动的优化是指通过调整运动方式和身体结构，使得跳跃效果最佳。
在自然界中，蛙的身体结构和肌肉力量经过长期演化，以适应跳跃运动的需求。
同时，蛙的跳跃方式也经过优化，使得能量转化更加高效，跳跃距离更远。
通过对蛙跳运动的动力学分析，我们可以深入了解这一运动方式背后的原理和机制。
随机蛙跳光谱 matlab
随机蛙跳光谱算法是一种用于解决优化问题的启发式算法，它模拟了蛙在寻找食物时的跳跃行为，通过一系列随机跳跃来搜索最优解。
在解决复杂的优化问题时，传统的优化方法可能会受到局部最优解的限制，而随机蛙跳光谱算法则能够通过全局搜索来提高优化结果的准确性和鲁棒性。
在数学、工程和计算机科学等领域，随机蛙跳光谱算法已经得到了广泛的应用和研究。
1. 背景介绍随机蛙跳光谱算法最初由N. Krishnanand和D. Ghose在2005年提出，用于解决多目标优化问题。
蛙跳算法模拟了蛙在寻找食物时的跳跃行为，通过随机性和局部搜索来实现全局最优解的寻找。
在优化问题中，全局最优解往往比局部最优解更能反映问题的整体特征，因此随机蛙跳光谱算法在处理复杂的优化问题时具有一定的优势。
2. 算法原理随机蛙跳光谱算法的基本原理是模拟蛙在搜索食物时的跳跃行为，通过一系列的随机跳跃来搜索最优解。
算法通过定义蛙跳的距离和方向来实现搜索空间的探索，在跳跃的过程中保留并更新当前最佳解，最终得到全局最优解。
在每一次跳跃时，蛙都会根据当前位置和目标位置之间的距离来确定下一步的跳跃方向和跳跃距离，以实现对整个搜索空间的充分探索。
3. Matlab实现Matlab是一种用于数学建模和仿真的高级编程语言和交互式环境，它提供了丰富的数学工具和函数库，能够方便地进行科学计算和数据分析。
在实现随机蛙跳光谱算法时，Matlab提供了丰富的数学函数和图形界面，能够有效地支持算法的实现和调试。
为了实现随机蛙跳光谱算法的Matlab代码，我们首先需要定义算法的参数和搜索空间，包括蛙跳的距离和方向的选择规则、目标函数的定义和优化问题的约束条件等。
我们可以利用Matlab的数学函数和图形界面来实现算法的主体部分，包括随机跳跃、最优解的更新和全局搜索等过程。
我们可以通过Matlab的图形界面和调试工具来对算法进行可视化和性能分析，以验证算法的正确性和效果。
4. 应用实例随机蛙跳光谱算法在许多领域都得到了广泛的应用和研究，包括机器学习、智能优化、信号处理、电力系统、无线通信等。
matlab 蛙跳算法求解微分方程
MATLAB中的蛙跳算法在求解微分方程中具有重要应用。
蛙跳算法是一种新型的启发式优化算法，通过模拟蛙类在生存环境中的跳跃行为，寻找最优解。
本文将介绍蛙跳算法的原理及其在微分方程求解中的应用。
一、蛙跳算法原理蛙跳算法是一种基于自然界蛙类跳跃行为的一种全局优化算法。
其基本原理是模拟蛙类在寻找食物时的跳跃过程，蛙在寻找食物时会不断地跳跃，每一次跳跃的路径可能会有所不同，最终蛙会选择一条能够到达食物的最短路径。
而蛙跳算法也是通过模拟这种过程，通过不断地跳跃来寻找最优解。
蛙跳算法的具体步骤如下：1. 初始化蛙裙，确定蛙的数量和初始位置。
2. 计算每只蛙的适应度，确定每只蛙的跳跃能力。
3. 根据蛙的适应度和跳跃能力进行跳跃，更新蛙的位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到满足终止条件。
通过不断地迭代，蛙跳算法能够寻找到全局最优解，具有较好的收敛性和全局搜索能力。
二、蛙跳算法在微分方程求解中的应用微分方程是自然科学和工程技术领域中的重要数学工具，广泛应用于描述现实世界中的变化规律。
而蛙跳算法作为一种优化算法，能够有效地求解微分方程的最优解，具有较好的适用性和鲁棒性。
蛙跳算法在求解微分方程中的应用主要包括以下几个方面：1. 微分方程的参数优化问题微分方程中常常存在一些未知参数，如初始条件、边界条件等，而这些参数往往需要通过优化算法来确定。
蛙跳算法可以通过对参数进行跳跃优化，寻找最优解，从而求解微分方程的参数优化问题。
2. 微分方程的最优控制问题微分方程在描述动力系统、控制系统等方面具有重要应用，而最优控制问题则是在微分方程描述的系统中寻找最优控制策略。
蛙跳算法可以通过优化系统的控制变量，寻找最优控制策略，从而求解微分方程的最优控制问题。
3. 微分方程的边值问题微分方程的边值问题是一类常见的微分方程求解问题，常常需要求解微分方程在给定边界条件下的解析解。
蛙跳算法可以通过优化微分方程的解函数，求解微分方程的边值问题。
通过对微分方程求解的不同应用场景，蛙跳算法能够提供有效的数值优化方法，为微分方程的求解提供了新的思路和方法。
改进的混合蛙跳算法及其多目标优化的应用研究
改进的混合蛙跳算法及其多目标优化的应用研究改进的混合蛙跳算法及其多目标优化的应用研究摘要：蛙跳算法（Frog Leap Algorithm, FLA）作为一种基于群体智能的优化算法，在解决单目标优化问题上具有较好的效果。
然而，传统的FLA在处理多目标优化问题时存在一些不足之处，如过早收敛和缺乏全局搜索能力。
为了克服这些问题，本文提出了一种改进的混合蛙跳算法（Improved Hybrid Frog Leap Algorithm, IHFLA），并通过实验证明其在多目标优化问题上的应用效果。
引言：随着计算机技术的迅猛发展，多目标优化问题在各个领域中得到越来越广泛的关注。
多目标优化问题是指在多个目标函数的约束下，寻找最优解空间中的非劣解集合。
针对多目标优化问题，传统的单目标优化算法效果不佳，因此需要开发新的算法来解决这一问题。
本文将基于群体智能的优化算法——蛙跳算法，进行改进，以提高其在多目标优化问题上的性能。
1.蛙跳算法的原理及不足蛙跳算法是一种基于仿生学的启发式优化算法，模拟了青蛙在寻找食物过程中的行为。
其基本思想是通过模拟蛙类的跳跃行为来搜索最优解。
每个蛙个体都含有一组决策变量，通过不断迭代调整这些变量，以达到最优解。
然而，传统的FLA在多目标优化问题中存在一些问题：（1）易陷入局部最优解，过早收敛；（2）缺乏全局搜索能力。
2.改进的混合蛙跳算法(IHFLA)为了克服传统FLA中的问题，本文提出了一种改进的混合蛙跳算法（IHFLA）。
该算法在传统FLA的基础上引入了局部搜索和全局搜索的策略，以提高其多目标优化问题的能力。
具体步骤如下：（1）初始化种群：根据问题的约束条件，随机生成一定数量的蛙个体作为初始种群。
（2）目标函数计算：计算种群中每个蛙个体的目标函数值。
（3）更新个体位置：根据当前种群中每个蛙个体的目标函数值，更新其位置。
（4）局部搜索：对每个个体进行局部搜索，以增加探索空间。
（5）全局搜索：通过引入全局搜索策略，使蛙个体具有更好的全局搜索能力。
蛙跳算法
（三）混洗蛙跳算法研究许多研究人员致力于研究模拟生物群体活动，并且取得很多研究成果。如鸟群算法、鱼群算法都是模拟生物在群体活动中表现出的行为。在寻找食物过程中，群体中个体可以从其他个体上获得经验；但是在资源难以预测分布时，这种群体行为就具有决定性意义。正是基于种群间信息互享这一思想，使混洗蛙跳算法具有理论基础。这一理论的发展方向主要有：（1）个体研究小组采用不同的方法解决相同问题；（2）一些研究人员提出新的方法，并且与其他的方法进行对比；（3）大型的团队可能改变一些规范标准。但是这些研究人员有共同的研究特点都是从其他的设计中获得更好信息，反复逐步提高技术。
2.模因与基因的比较。Meme和Gene之间也具有很有相似的特点，如建立可能解，通过某种策略选择可能解，与其他的解相结合产生后代等。Meme和Gene的最根本的区别是在群体中采用不同的传播机制。在种群中通过选择Meme增强种群间的交流能力（如混合蛙跳算法中的青蛙个体）。而选择gene是为了繁殖后代。（1）Meme进化更具有灵活性，能在种群中任意个体之间进行传播策略；Gene仅可以在具有亲缘关系的个体之间进行信息传递。（2）进化速度不同。由于Gene在N代中传递，所以需要更多的时间进行传播。而meme仅需要分级速度传播。（3）变异率不同。在神经网络系统中，Meme更容易产生变异。而以双螺旋稳定结构为基础的染色体中，Gene的变异率会很低。综合以上的分析，得出结论是以Meme为传播单元比以Gene的传播速度快。
蛙跳步长更新：Si=rand()×(Pb-Pw)（1）位置更新：Pw(k+1)=Pw(k)+Si（2）Smax≥Si≥-Smax，其中rand()∈[0，1](k=1，2，?，n)，S是最大步长。如果计算后新的解较优，则用其替代最差个体。并且通过求全局最优解Pg。如果得到的解没有改进，那么随机生成新解取代所求个体的解，算法继续迭代直至迭代次数完毕。混洗蛙跳算法的参数：青蛙群体数P，族群数m，混合操作前族群内更新代数和混合迭代次数。3.算法流程随机产生P solutions(individuals);For each individuali E P:Sort the whole population P in descending order of theirfitness;根据每个个体的适应度按降序排列Divide the population P into m memeplexes;For each memeplex;Determine the best and worst individuals;Improve the worst individual position using Eqs.1 and2;Repeat for a specific number of iterations;End;Combine the evolved memeplexes;Sort the population P in descending order of theirfitness;Check if termination=true;End;
一种改进的蛙跳算法的研究
收稿日期： 2017－08－03 作者简介： 周林锦（ 1982－） ，女，讲师，硕士，研究方向为算法优化。
第7期
周林锦． 一种改进的蛙跳算法的研究
179
个体，仿真结果说明改进的蛙跳算法的全局寻优能 力明显优于基本的混合蛙跳算法； 文献［7］提出一 种新的种群分割方法。该方法将代表潜在最优区域 的非支配个体集合通过聚类的方式划分族群，目的 是使不同族群在不同区域进行局部搜索，避免算法 早熟； 文献［8］提出一种改进的混合蛙跳算法，首先 借鉴分子动力学模拟思想，将正态云模型云滴的随 机性和稳定倾向性特点应用于比例积分微分（ PID） 控制器的参数整定中，最后利用 Velocity。Verlet 算 法和正态云发生器代替 SFLA 的更新策略，平衡了 搜索的高效性和种群的多样性； 文献［9］提出一种 改进算法。该算法利用变公比数列分析更新轨迹的 收敛性，并引入离散度和适应度方差作为指标，自适 应地调节数列公比取值范围，以平衡收敛精度和收 敛速度； 文献［10］提出了一种改进混合蛙跳算法， 其思想是改进算法在原算法基础上加入了变异算 子，利用模糊控制器对变异算子的变异尺度进行调 整，实现了 变 异 算 子 在 解 空 间 中 搜 索 范 围 的 动 态 调整。
第 34 卷 第 7 期 2018 年 7 月
科技通报
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol．34 No．7 Jul． 2018
一种改进的蛙跳算法的研究
周林锦
（ 衡水学院，湖北 衡水 053000）
摘 要： 蛙跳算法是一种启发式的智能算法，在优化问题中具有广泛的应用，针对该算法求解精度低，收敛速度慢， 容易陷入局部的缺点，从 4 个方面提出了改进： （ 1） 引入 Tent 混沌来改进蛙跳的种群初始化； （ 2） 通过最大化搜索 策略提高局部搜索； （ 3） 最差个体中引入柯西因子进行优化； （ 4） 采用模式搜索来优化最优个体．通过 5 个测试函数 说明本文的算法能够有效的提高算法的性能． 关键词： 蛙跳算法； 种群初始化； 局部搜索； 最差个体； 最优个体
分子动力学蛙跳法
分子动力学蛙跳法一、蛙跳法是啥？宝子们 。
分子动力学里的蛙跳法呀，就像是一场独特的分子“舞蹈”编排。
咱先简单说说分子动力学，这玩意儿就是研究分子体系的原子运动轨迹的，就好像在看一群超级小的“舞者”（原子们）在微观世界里蹦跶。
那蛙跳法呢，它是一种特殊的算法。
为啥叫蛙跳法这么个有趣的名字呢 想象一下青蛙跳荷叶的样子，一蹦一蹦的。
在这个算法里，粒子的位置和速度的更新就有点像青蛙跳荷叶的节奏。
它把时间分成一个个小步长，在每个步长里，粒子的位置和速度交替着更新，就像青蛙在不同荷叶间跳跃时调整自己的姿势一样俏皮。
这种方法的好处可多啦。
首先呢，它计算起来相对简单。
不像有些算法，复杂得让人头疼。
蛙跳法就像是一个简单又高效的小助手，能让我们在处理分子动力学问题的时候，不需要特别复杂的数学知识就能上手。
比如说，对于一些初步接触分子动力学研究的小伙伴，蛙跳法就像是一个友好的入门引导员，带着大家轻松走进这个微观世界的大门。
二、蛙跳法的原理，来，咱唠唠 。
1. 位置和速度的更新规则。
- 咱先说说位置的更新。
在蛙跳法里，粒子的位置更新是基于它之前的速度的。
就好比你知道自己之前走得多快，就能算出下一刻走到哪里。
具体来说呢，粒子新的位置等于旧的位置加上速度乘以时间步长。
这就像是你按照自己走路的速度和走的时间，就能知道自己到了哪里一样。
- 然后是速度的更新。
速度的更新可不是随便来的哦。
它要考虑到粒子受到的力。
力就像是一种推动或者拉扯粒子的“魔法”。
根据牛顿第二定律（对，就是那个超级有名的定律），力等于质量乘以加速度，而加速度又和速度的变化有关。
在蛙跳法里，速度的更新就是根据粒子受到的力和时间步长来计算的。
这个过程就像是根据风的力量（力）和吹的时间（时间步长）来调整自己飞行（速度）的小风筝一样。
2. 时间步长的选择。
- 时间步长可是个关键的“小调皮”。
如果时间步长选得太大，就像你走路的时候步子迈得太大，容易摔跤。
在分子动力学里，时间步长太大的话，计算结果可能就不准确了。
蛙跳模型名词解释
蛙跳模型名词解释什么是蛙跳模型蛙跳模型（Frog Leap Model）是一种用于描述决策过程的模型。
它源自生物学中蛙类跳跃的行为，并将这种行为应用于管理学和决策科学领域。
蛙跳模型的原理是通过一系列小步跳跃的方式，逐步接近最终目标。
蛙跳模型的应用领域蛙跳模型最初在金融领域得到广泛应用，用于解决投资决策和资产配置问题。
随后，蛙跳模型逐渐被引入到其他领域，如项目管理、战略规划和市场营销等。
1. 金融领域在金融领域中，蛙跳模型可以用于帮助投资者制定合理的投资策略。
投资者通常面临着多种投资选择，而蛙跳模型可以帮助他们逐步评估不同投资方案的风险和回报，并最终选择最优的投资组合。
2. 项目管理在项目管理中，蛙跳模型可以用于制定项目的阶段性目标和计划。
项目通常需要按照一定的阶段推进，而蛙跳模型可以帮助项目团队逐步实现每个阶段的目标，确保项目的顺利进行。
3. 战略规划在战略规划中，蛙跳模型可以用于制定和执行战略计划。
企业的战略通常需要多个阶段的实施，而蛙跳模型可以帮助企业逐步实现每个阶段的目标，以达到整体战略目标。
4. 市场营销在市场营销中，蛙跳模型可以用于制定市场推广策略。
市场推广往往需要逐步引导消费者的认知和购买行为，而蛙跳模型可以帮助营销团队逐步实施相关推广活动，以逐渐提升市场份额和品牌知名度。
蛙跳模型的基本原理蛙跳模型的基本原理是通过逐步迭代的方式接近最终目标。
它包括以下几个关键步骤：1. 初始阶段在蛙跳模型中，决策者首先需要确定初始状态和目标状态。
初始状态是当前的决策情况，目标状态是希望达到的最终结果。
2. 小步跳跃决策者需要将整个决策过程分解为一系列小步跳跃。
每个小步跳跃都是对当前状态的一次微小调整，使得决策逐步接近目标状态。
3. 评估和修正在每个小步跳跃之后，决策者需要评估当前状态与目标状态之间的差距，并根据评估结果进行修正。
如果决策距离目标较远，可能需要进行更大的调整；如果决策距离目标较近，则可以进行一些微调。
计算机科学与技术毕业设计-随机蛙跳算法的研究与实现
Key Words : Shuffled Leaping Frog Algorithm, Sub-heuristic Algorithm, Engineering Optimization, Knapsack problem, Particle Swarm Optimization, Worst Disturbance
Frog n Group1 Group3 Frog1 Group2
Frog2
Group n 图 1.1 基本随机蛙跳算法基本思想示意图
搜索空间： 每个种群先进行局部 搜索之后， 各个种群再进行信息 交换
1
南通大学毕业论文
每一只青蛙在觅食行为中被看作元或思想的载体， 每只青蛙可以与其他青蛙交流思 想并且可以通过传递信息的方式来改进其他蛙的元信息， 这些信息可以通过诸如模仿等 行为在人脑中行进传递。元信息的例子很多，包括歌曲、思想、信息、格言以及服装时 尚等。 元信息的传播方式有很多种， 譬如一个学者在听到或者看到一些有价值的信息时， 可以把信息传播给他的学生或者同事， 可以再特的文章中或其将手的课程中提及这些信 息。在 SFLA 中，元信息的改变是通过改变个体的位置来实现的。在算法执行初期，一 群蛙被分为多个族群，不同的族群被认为是具有不同思想的青蛙的集合。族群中的蛙按 照一定的元进化策略，采用类似粒子群算法的进化方法，在解空间中进行局部深度搜索 及内部思想交流。这一过程不断重复演进，直到预先定义的收敛性条件得到满足为止。 全局性的信息交换和内部思想交流机制的结合， 使得算法具有避免过早陷入局部极值点 的能力，从而指引算法搜索过程向着全局最优点的方向进行搜索。 SFLA 虽然已对多种优化问题取得了很好的求解效果，并在诸多应用研究领域都取 得了长足的发展， 但远未达到成熟的阶段， 还有很多问题值得深入的分析与探讨。 首先， 算法是否存在统一的参数？如果不存在，如何合理设置针对不同问题的参数组合？其 次，算法在求解最优值处于边界值点上的问题时并非十分有效，如何进行解决？这些问 题都需要学者们在今后的研究中做进一步探讨。 此外， 与其他优化算法一样， 关于 SFLA 理论方面的研究尚显不足，进一步的理论研究应侧重于算法收敛性、收敛速度、鲁棒性 及算法模型改性等方面。总体看来，SFLA 算法扩展了智能优化算法的领域，提供了求 解优化问题的新思路，具有巨大的科研价值和应用潜力。 本课题主要对经典 SFLA 算法进行研究和编程实现，并对其典型问题进行探讨、分 析等，接着对于目前算法中存在的不足提出一些改进策略，最后根据自己的成果完成一 篇毕业论文。
青蛙跳总结
青蛙跳总结引言青蛙跳是一种常见的计算机算法问题，也被称为青蛙过河问题。
在这个问题中，一只青蛙需要跳过一条河流，河流中有一些石头，青蛙只能从一块石头跳到另一块石头。
给定石头的位置数组，以及青蛙的起始位置和目标位置，我们需要确定青蛙是否可以成功跳过河流。
算法思路青蛙跳可以使用动态规划算法来解决。
我们可以定义一个布尔类型的数组dp，dp[i]表示青蛙从起始位置跳到第i块石头是否是可能的。
初始状态下，青蛙只有在第一块石头上才能起跳，所以dp[0]为true。
对于其他的石头i（i>0），我们需要遍历之前的所有可能的起跳位置j（j<i），并检查是否存在一块石头k（k<j），使得dp[k]为true且青蛙可以从k跳到i。
遍历完成后，我们需要检查最后一块石头是否是可能的落点，即dp[n-1]是否为true，其中n为石头的数量。
算法实现下面是使用Python语言实现的青蛙跳算法的代码示例：def canCross(stones):n = len(stones)if stones[1] !=1:return Falsedp = [False] * ndp[0] =Truefor i in range(1, n):for j in range(i-1, -1, -1):distance = stones[i] - stones[j]if distance > j +1:breakdp[i] = dp[i] or dp[j] and distance >=1if i == n-1and dp[i]:return Truereturn False时间复杂度分析在上述算法中，我们使用了两层循环来实现青蛙跳的动态规划过程。
外层循环遍历了每个石头的位置，内层循环遍历了之前所有可能的起跳位置。
假设石头的数量为n，则时间复杂度为O(n^2)。
空间复杂度分析在上述算法中，我们使用了一个布尔类型的数组dp来保存DP状态。
蛙跳问题的分析及实验验证
蛙跳问题的实验验 证
实验目的：验证 蛙跳问题的解决 方案是否有效
实验设计：选取 一定数量的蛙跳 样本，按照解决 方案进行实验， 记录实验数据并 进行分析
实验设备：蛙跳 平台、计时器、 测量工具等
实验步骤：设置 蛙跳起点和终点， 让蛙跳样本进行 跳跃，记录每次 跳跃的时间和距 离，分析实验数 据并得出结论
为解决实际问题提供理论支持
提高人们对自然界现象的认识 和理解
为其他领域的研究提供借鉴和 启示
蛙跳问题的数学模 型
定义变量和参数 建立微分方程 求解微分方程 验证模型的正确性
建立微分方程 求解微分方程 验证解的正确性 分析解的性质
验证方法：通过实验数据对比数学模型预测结果，评估模型准确性 优化方向：根据验证结果调整模型参数或改进模型结构，提高预测精度 迭代优化：不断进行实验验证与模型优化，逐步逼近真实情况
结论
通过实验验证了蛙跳算法在 不同问题上的优越性
蛙跳算法在解决优化问题上 具有高效性和通用性
蛙跳算法在处理大规模问题 时具有明显优势
蛙跳算法的未来研究方向和 潜在应用领域
深入研究蛙跳现象的物理机制，为解决实际问题提供理论支持。 探索蛙跳现象在不同环境下的表现，提高实验的普适性和应用价值。 结合其他学科领域的知识，拓展蛙跳问题的研究领域和应用范围。
蛙跳问题的实际应 用和展望
蛙跳算法在物流配送中的应用，通 过模拟蛙跳过程优化配送路径，提 高物流效率。
在图像处理中，蛙跳算法用于图像 分割和特征提取，能够快速准确地 识别出图像中的目标。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
在金融领域，蛙跳算法用于股票价 格预测，通过分析历史数据和趋势， 预测未来股票价格的走势。
蛙跳算法-详解
蛙跳算法-详解目录• 1 什么是蛙跳算法• 2 蛙跳算法的原理• 3 蛙跳原理的特点• 4 蛙跳原理的数学模型什么是蛙跳算法蛙跳算法是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。
蛙跳算法的原理蛙跳算法的思想是：在一片湿地中生活着一群青蛙。
湿地内离散的分布着许多石头，青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。
每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。
每只青蛙都具有自己的文化。
每只青蛙的文化被定义为问题的一个解。
湿地的整个青蛙群体被分为不同的子群体，每个子群体有着自己的文化，执行局部搜索策略。
在子群体中的每个个体有着自己的文化，并且影响着其他个体，也受其他个体的影响，并随着子群体的进化而进化。
当子群体进化到一定阶段以后，各个子群体之间再进行思想的交流（全局信息交换）实现子群体间的混合运算，一直到所设置的条件满足为止。
蛙跳原理的特点蛙跳原理是由Eusuff和Lansey为解决组合优化问题于2003年最先提出。
作为一种新型的仿生物学智能优化算法，SFLA 结合了基于模因（meme）进化的模因演算法（MA，memeticalgorithm）和基于群体行为的粒子群算法（PSO,particle swarm optimization）2 种群智能优化算法的优点。
该算法具有概念简单，调整的参数少，计算速度快，全局搜索寻优能力强，易于实现的特点。
混合蛙跳算法主要应用于解决多目标优化问题，例如水资源分配、桥墩维修、车间作业流程安排等工程实际应用问题。
蛙跳原理的数学模型算法参数与其他优化算法一样，SFLA亦具有一些必要的计算参数，包括F：蛙群的数量；m：族群的数量；n：族群中青蛙的数量；Smax：最大允许跳动步长；Px：全局最好解；Pb：局部最好解；Pw：局部最差解；q：子族群中青蛙的数量；LS：局部元进化次数以及SF：全局思想交流次数等。
混合蛙跳算法及其应用研究
混合蛙跳算法及其应用研究
混合蛙跳算法是一种基于蛙跳算法和遗传算法的混合优化算法。
该算法结合了蛙跳算法的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力，可以在一定程度上提高算法的搜索效率。
在混合蛙跳算法中，首先使用蛙跳算法进行局部搜索，以寻找最优解的邻域。
然后，使用遗传算法对局部搜索得到的最优解进行全局搜索，以扩大最优解的搜索范围。
混合蛙跳算法在很多领域都有应用，如：
1. 函数优化：混合蛙跳算法可以用于求解多维函数的最小值问题，通过不断迭代和优化，最终得到最优解。
2. 组合优化：混合蛙跳算法可以用于解决一些组合优化问题，如旅行商问题、背包问题等。
3. 机器学习：混合蛙跳算法可以用于支持向量机、神经网络等机器学习模型的参数优化，以提高模型的分类或回归性能。
4. 数据挖掘：混合蛙跳算法可以用于聚类分析、关联规则挖掘等数据挖掘任务，以发现数据中的模式和规律。
5. 路径规划：混合蛙跳算法可以用于解决机器人或车辆的路径规划问题，以找到最优或次优路径。
总之，混合蛙跳算法是一种有效的优化算法，具有广泛的应用前景。
蛙跳算法的研究及应用
摘要随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)是进化计算领域中一种新兴、有效的亚启发式种群算法，它的基本思想来源于文化基因传承，其显著特点是具有局部搜索与全局信息混合的协同搜索策略，寻优能力强，易于编程实现，由Eusuff 和Lansey于2003年正式提出，近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注。
本文从蛙跳算法的基本概念开始，分析算法的工作过程总结其基本原理与算法流程，然后对其关键参数进行说明并采用测试函数测试，最后将蛙跳算法应用于解决0-1背包问题，并与相关文献的结果进行对比，验证了算法解决此类问题的可行性。
关键词：蛙跳算法，函数优化，背包问题ABSTRACTShuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) is an emerging effective sub-heuristic in the field of evolutionary computation. Its basic idea comes from the cultural genetic inheritanee and notable feature is a collaborative search strategy that is a mixture of local search and global information. SFLA has strong local search and global search ability, so it is good at searchi ng for the best and is easy to be programmed ・ It is raised formally by Eusuff and Lansey in 2003 and become gradually popular the field of academic and optimization in recent years・Firstly, this paper describes the concept of SFLA, and summarizes its basic principle・ Then, we draw the flowsheet, describe the key parameters and verify the algorithm by use of the test function. At last, we solve problems about the application on packing bags and prove its feasibility・Key words：Shuffled Leaping Frog Algorithm, Function optimization ,Knapsack problem第一章绪论 (4)1.1选题意义及研究背景 (4)1.2国外研究现状 (5)1.3论文研究的容 (7)1.4论文章节安排 (7)第二章蛙跳算法的基本理论 (8)2.1蛙跳算法概述 (8)2.2蛙跳算法原理 (8)2.2.1蛙跳算法的基本原理描述 (8)2.2.2蛙跳算法的步骤 (8)2.2.3算法流程图 (10)2.3蛙跳算法的组成要素 (12)2. 3. 1 蛙群(Population) (12)2. 3. 2 族群(Memeplex) (12)2. 3. 3 子族群(Sub-memeplex) (12)2.3.4蛙跳算法的参数 (13)第三章蛙跳算法在函数优化问题上的应用 (14)3.1测试函数 (14)3.2仿真测试 (14)第四章蛙跳算法在0-1背包问题上的应用 (19)4.1背包问题数学模型 (19)4.2蛙跳算法求解0-1背包问题 (20)4.2. 1青蛙的表示 (20)4.2.2子族群的构造： (20)4.2.3青蛙个体的构造策略： (20)4.2.4算法步骤 (21)4.3仿真实验 (21)第五章总结 (24)5.1本文的主要工作 (24)5. 2展望 (24)【参考文献】 (25)致 (26)第一章绪论1.1选題意义及研究背景当科技在进步的同时，工程实践中遇到的问题也越来越多，面临的困难也越来越大，使用传统的计算方法会出现诸多弊端，由于在实际工程中问题的规模较大且建模困难，寻找一种适合于求解大规模问题的并行算法已成为有关学科的主要研究目标⑴，于是一系列具有启发式特征及并行高效性能的智能优化算法产生了。
蛙跳算法
标准蛙跳算法步骤
局部搜索
Step4-0：设定最大进化次数N，iN=0为进化次数变量，
子群个数m，im=0为子群计数变量。在每个memeplex中 Pb和Pw分别表示性能最好和最坏的青蛙，Pg表示整个种 群中最好的青蛙。在每一轮的进化中，改善最坏青蛙Pw 的位置。注意，并非对所有青蛙都优化。
标准蛙跳算法步骤
全局搜索
Step0：初始化。选择m和n，m表示子群的数量，
n表示每个子群中的青蛙的数量。种群规模 F=m*n
Step1：生成一个初始种群。在可行解空间生成F
个青蛙U(1),U(2),…..,U(F)，每个青蛙当前的位置 对应于优化问题解空间的一个候选解：
2 d U (i) (U1 , U ,...., U i i i )
成为m个memeplex：Y1，Y2,…Ym。每个memeplex中 包含n个青蛙。规则如下：比如m=3，那么第1只青蛙进 入memeplex1，第2只青蛙进入memeplex2，第三只青蛙 进入memeplex3，第4只青蛙进入memeplex1，….以此 类推。
标准蛙跳算法步骤
全局搜索
Step4：将每组memeplex执行memetic进化。在
标准蛙跳算法步骤
全局搜索
Step5：青蛙在memeplex之间跳跃。在每个
memeplex中执行了一定的memetic进化之后， 将各个子群Y1，Y2，….Ym合并到X，将X重新 降序排列，并更新种群中最好的青蛙Pg。
Step6：检查终止条件。如果迭代终止条件满足，
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
陕西师范大学本科生毕业论文
第一章 绪论
1.1 选题意义及研究背景 当科技在进步的同时， 工程实践中遇到的问题也越来越多，面临的困难也越 来越大， 使用传统的计算方法会出现诸多弊端，由于在实际工程中问题的规模较 大且建模困难， 寻找一种适合于求解大规模问题的并行算法已成为有关学科的主 要研究目标[1] ,于是一系列具有启发式特征及并行高效性能的智能优化算法产生 了。 这些算法思想多来自于大自然的生物或人类智慧，有些受生物群体行为的启 发，有些模拟生物的身体机能和生理构造，有些模仿生物界的进化过程，有些利 用人的思维和记忆过程，最终实现在可接受的时间内找到令人满意的解。 1975 年， 被称作是遗传算法奠基人 Holland 教授[2] 收到自然生物种群进化机 制的启发正式提出了遗传算法（Genetic Algorithms，GA） ，算法中群进化依据优 胜劣汰、适者生存的原理进行选择、交叉和变异操作，产生更适应环境的种群， 直至寻得近似最优解。对于很多函数优化问题，组合优化问题，它都能够成功求 解，传统计算方法无法解决的 NP 难问题，它也能有让人满意的效果，于是被大 1977 年的禁忌搜索(Tabu Search， TS)、 1983 年的模拟退火 量推广。 随即， （Simulated Annealing,SA）算法被相继提出，这些算法为解决经典的 NP 完全问题或是一些 新的复杂问题提供了新的思路和方法。 20 世纪 90 年代左右，受自然界中群居生活的动物、昆虫的启发，以粒子群 算法（Partial Swarm Optimization，PSO） 、蚁群算法（Ant Colony Optimization， ACO）等为代表的群智能算法出现了，它是人工智能的一个重要的分支，作为 新兴的演化计算方法已经受到越来越多的国内外研究人员的关注。 群体智能体现 在由大量简单的个体所组成的群体，能够完成复杂个体的任务，并且其性能上更 具优势， 靠的是个体间的合作与竞争来指导优化搜索。模拟自然界中生物群体行 为来构造随机的优化算法是它的基本思想，相互协作和作用是其重要的因素。 2000 年 一 种 新 的 群 智 能 算 法 — — 蛙 跳 算 法 （ Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）产生了，它是由两位美国学者 Eusuff 和 Lansey[3]提出的，最初 应用于分布系统设计优化问题，并成功求解。它原理清晰、简单易理解、优化参 数少、求解问题能力优越。
1
陕西师范大学本科生毕业论文 5.2 展望........................................................................................................21 【参考文献】......................................................................................................22 致 谢..................................................................................................................23
摘 要 随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)是进化计算领域中一 种新兴、有效的亚启发式种群算法，它的基本思想来源于文化基因传承,其显著 特点是具有局部搜索与全局信息混合的协同搜索策略，寻优能力强，易于编程实 现， 由 Eusuff 和 Lansey 于 2003 年正式提出， 近几年来逐渐受到学术界和工程优 化领域的关注。 本文从蛙跳算法的基本概念开始， 分析算法的工作过程总结其基本原理与算 法流程， 然后对其关键参数进行说明并采用测试函数测试，最后将蛙跳算法应用 于解决 0-1 背包问题， 并与相关文献的结果进行对比，验证了算法解决此类问题 的可行性。 关键词：蛙跳算法，函数优化，背包问题 ABSTRACT Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) is an emerging effective sub-heuristic in the field of evolutionary computation. Its basic idea comes from the cultural genetic inheritance and notable feature is a collaborative search strategy that is a mixture of local search and global information. SFLA has strong local search and global search ability, so it is good at searcbe programmed. It is raised formally by Eusuff and Lansey in 2003 and become gradually popular the field of academic and optimization in recent years. Firstly, this paper describes the concept of SFLA, and summarizes its basic principle. Then, we draw the flowsheet, describe the key parameters and verify the algorithm by use of the test function. At last, we solve problems about the application on packing bags and prove its feasibility. Key words: Shuffled Leaping Frog Algorithm，Function optimization ， Knapsack problem
陕西师范大学本科生毕业论文
目 录
第一章 绪论..........................................................................................................3 1.1 选题意义及研究背景..............................................................................3 1.2 国内外研究现状......................................................................................2 1.3 论文研究的内容.....................................................................................4 1.4 论文章节安排.........................................................................................4 第二章 蛙跳算法的基本理论..............................................................................5 2.1 蛙跳算法概述.........................................................................................5 2.2 蛙跳算法原理.........................................................................................5 2.2.1 蛙跳算法的基本原理描述..........................................................5 2.2.2 蛙跳算法的步骤..........................................................................6 2.2.3 算法流程图..................................................................................7 2.3 蛙跳算法的组成要素..............................................................................9 2.3.1 蛙群( Population).........................................................................9 2.3.2 族群(Memeplex)........................................................................... 9 2.3.3 子族群（Sub-memeplex）..........................................................9 2.3.4 蛙跳算法的参数........................................................................10 第三章 蛙跳算法在函数优化问题上的应用....................................................11 3.1 测试函数...............................................................................................11 3.2 仿真测试...............................................................................................11 第四章 蛙跳算法在 0-1 背包问题上的应用.................................................... 16 4.1 背包问题数学模型................................................................................16 4.2 蛙跳算法求解 0-1 背包问题................................................................ 17 4.2.1 青蛙的表示................................................................................17 4.2.2 子族群的构造：.........................................................................17 4.2.3 青蛙个体的构造策略：.............................................................17 4.2.4 算法步骤....................................................................................18 4.3 仿真实验...............................................................................................18 第五章 总结........................................................................................................21 5.1 本文的主要工作...................................................................................21