Adaptive Grouping Cloud Model Shuffled Frog Leaping Algorithm for Solving Continuous Optimization Problems
المؤلفون المشاركون
Liu, Haorui
Yi, Fengyan
Yang, Heli
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The shuffled frog leaping algorithm (SFLA) easily falls into local optimum when it solves multioptimum function optimization problem, which impacts the accuracy and convergence speed.
Therefore this paper presents grouped SFLA for solving continuous optimization problems combined with the excellent characteristics of cloud model transformation between qualitative and quantitative research.
The algorithm divides the definition domain into several groups and gives each group a set of frogs.
Frogs of each region search in their memeplex, and in the search process the algorithm uses the “elite strategy” to update the location information of existing elite frogs through cloud model algorithm.
This method narrows the searching space and it can effectively improve the situation of a local optimum; thus convergence speed and accuracy can be significantly improved.
The results of computer simulation confirm this conclusion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Haorui& Yi, Fengyan& Yang, Heli. 2015. Adaptive Grouping Cloud Model Shuffled Frog Leaping Algorithm for Solving Continuous Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099705
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Haorui…[et al.]. Adaptive Grouping Cloud Model Shuffled Frog Leaping Algorithm for Solving Continuous Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099705
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Haorui& Yi, Fengyan& Yang, Heli. Adaptive Grouping Cloud Model Shuffled Frog Leaping Algorithm for Solving Continuous Optimization Problems. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099705
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099705
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر