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A Shuffled Frog Leaping Algorithm Using Greedy Search Strategy

机译：贪婪搜索策略的蛙跳蛙算法

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A novel shuffled frog leaping algorithm is proposed to solve the problems of the primordial algorithm, such as non-uniform initial population, low search precision and slow convergence speed. In this algorithm, a newly designed greedy search strategy is applied to do local search, that is, both the worst individual frog and the best one in every sub-population are updated. The initial population is constructed on the basis of the good point set in the number theory. Furthermore, the pattern search method is introduced to improve the performance of the local best individuals. Experimental results show that the efficiency and convergence of the algorithm can be enhanced significantly.
机译：针对原始算法存在的初始种群不均匀，搜索精度低，收敛速度慢等问题，提出了一种新颖的改组蛙跳算法。在该算法中，采用了新设计的贪婪搜索策略来进行本地搜索，即更新了最坏的个体青蛙和每个子种群中的最优青蛙。初始种群是根据数论中设定的优点构建的。此外，引入了模式搜索方法以提高本地最佳个人的表现。实验结果表明，该算法的效率和收敛性都有明显提高。

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