【摘 要】
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针对混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）早熟收敛的问题,利用云模型在知识表达时具有不确定中带有确定性、稳定之中又有变化的特点,对每个子族群的最优解进行
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针对混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）早熟收敛的问题,利用云模型在知识表达时具有不确定中带有确定性、稳定之中又有变化的特点,对每个子族群的最优解进行正态云变异操作,调整青蛙的跳动步长以实现局部搜索,提出了一种云变异蛙跳算法（Normal Cloud Mutation SFLA,NCM-SFLA）,弥补混合蛙跳算法在进化过程中容易陷入局部最优的不足。将其应用于梯级水库的短期优化调度中,实例计算表明,与逐次逼近动态规划、混合蛙跳算法及标准粒子群算法相比,该
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