基于模拟退火高斯扰动的蝙蝠优化算法

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蝙蝠算法 模拟退火 高斯扰动 仿真 优化
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 392-397
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.02.017

摘要

蝙蝠算法（bat algorithm，BA）是一类新型的搜索全局最优解的随机优化技术。为了提高BA算法的搜索效果，把模拟退火的思想引入到蝙蝠优化算法中，并对蝙蝠算法的某些个体进行高斯扰动，提出了一种基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法（SAGBA）。分别将蝙蝠优化算法、模拟退火粒子群算法、SAGBA在20个典型的基准测试函数中进行仿真对比，结果表明SAGBA不仅增加了全局收敛性，而且在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法。