张 强,郭玉洁

(东北石油大学 计算机与信息技术学院,大庆 163318)

混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)[1]是Eusuff 和Lansey 通过模拟青蛙种群的觅食过程而设计出的一种群智能优化算法,具有概念简单、参数少且全局寻优能力强等优点.目前,许多研究学者将其成功应用到不同的工程领域,雷德明等[2]提出一种新型蛙跳算法(SFLA),用于求解低碳混合流水车间调度问题,得到高效率的调度方案.徐俊等[3]将改进后的混合蛙跳算法(ISFLA)用于求解云工作流调度,实验证明相同的迭代次数下ISFLA 优化的效果更好.张萍等[4]将人工鱼群与蛙跳算法结合起来改进矢量匹配法,实现电压传输函数的有理拟合.陈科尹等[5]提出一种改进的混合蛙跳算法,有效解决了传统采摘机器人相机标定方法的不足.蔡宁等[6]提出一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法(SFLA)用于求解实际资源约束下拆卸线平衡问题,实验证明改进SFLA 具有良好的综合求解优势.杨哲等[7]将改进实数编码混合蛙跳算法(IR-SFLA)和二进制编码的(IB-SFLA)分别应用到水电站经济负荷分配和机组组合问题,实验证明IR-SFLA 算法能有效提升水资源利用效率,IB-SFLA在求解大规模机组电力调度问题时可获得高质量的解.张异[8]设计一种求解包装配送问题的混沌蛙跳布谷鸟算法,实验证明CFLCSA 可以得到高效率的配送策略.艾子义等[9]提出一种新型蛙跳算法(SFLA)用于求解低碳柔性作业车间调度问题,实验表明新型SFLA 具有较强的搜索能力和竞争力.李荣波等[10]针对标准混合蛙跳算……