《表1 10个典型优化函数》

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《求解约束优化问题的元胞混洗蛙跳算法及应用》

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为了深入研究SFLA＿CA算法的性能（约束条件设置为元胞个体的适应值优于元胞邻域内所有个体的适应度平均值），将其与SFLA[1]、MSFLA（Modified Shuffled Frog Leaping Algorition）[10]、MSFLA1[11]、ISFLA[12]和MSFLA2[13]进行了比较。10个测试函数包括单峰问题和多峰问题。所有实验均在Intel（R）Core（TM） i7 8750H CPU双核处理器2.20 GHz和2.21 GHz上实现，具有16 GByte内存物理地址扩展。所有算法均在Microsoft Windows 10 Professional环境下用MATLAB R2014a进行编码和实现。各算法的参数设置如下:SFLA＿CA、SFLA、MSFLA、MSFLA1、MSFLA2和ISFLA的种群个数均设置为P=64，分组个数为8，子群内个体数为8，每个算法分别计算20次取平均值。测试函数如表1所示，每种算法分别对10个函数的500维进行优化对比，性能对比结果如表2所示。