摘要：混洗蛙跳算法是一种基于启发式搜索的算法，通过启发函数进行搜索，从而找到组合优化问题的解。该文介绍了混洗蛙跳算法的产生发展以及基本原理和流程，并对以后做了展望。 全文查看链接 　　在混洗蛙跳算法中，种群由许多只结构相同的青蛙组成，每只青蛙代表一个解。整个种群分成多个子群，每一个子群包含一定数量的青蛙，称为一个memeplex，不同的memeplex是具有不同思想的青蛙的集合，分别按照一定策略在解空间中执行局部深度搜索。每一个memeplex中，每只青蛙都有自己的思想，并且受其他青蛙思想的影响，通过memetic进化来发展，在经过定义的局部搜索迭代次数结束后，思想在混合过程中进行交换。这样，经过一定的memetic进化以及跳跃混合过程，这些想法就在各个memeplex中传播开来[14]，然后，局部搜索和混合跳跃过程一直持续到满足了事先定义的收敛条件为止。这个局部深度搜索和全局跳跃交换的平衡策略使算法能跳出局部极值点，向全局最优的方向进化，这也是混洗蛙跳算法的主要特点。 全文查看链接 　　5 总结和展望 全文查看链接