蛙跳算法综述，对混合蛙跳的产生背景，基本原理，算法流程和未来的展望做了一系列描述。
用C++语言实现的混合蛙跳算法源程序，适合于研究智能优化算法的朋友下载。
混合蛙跳算法是一种新兴的优化算法，通过对TSP问题的求解，比较混合蛙跳算法与现存其他优化算法的优劣
混合蛙跳算法 带记忆功能的混合蛙跳算法 带记忆功能的混合蛙跳算法
求解TSP的改进混合蛙跳算法
SFLA由Eusuff和Lansey为解决组合优化问题于2003年最先提出，用matlab仿真实现。
基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解
SFLA算法是解决组合性优化问题的算法。它是基于集合类方法的启发式研究，这种SFLA初始化于一群虚拟集合青蛙，在池塘中跳跃，搜寻最优的食物地点。青蛙们可以被看作是具有思维的的主体。一种思维可以被看作是
加速收敛的混合蛙跳算法，袁亚杰，马英红，混合蛙跳算法在求解函数优化问题时效果较差，搜索速度和收敛精度差强人意，为了提高混合蛙跳算法的搜索能力，在尊重算法框架的基
基于粒计算改进混合蛙跳算法及应用,是通过在粒子群算法和蛙跳算法两者中各取优点对智能算法进行改编。
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