绝对值方程的交叉熵蝙蝠算法求解

• 作者: 李国成 肖庆宪
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 绝对值方程 非光滑优化 蝙蝠算法 交叉熵 协同演化
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 2965-2968,2985
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.10.019

摘要

针对绝对值方程这一NP-难问题和其转换为无约束优化问题具有不可微的特点,一种交叉熵蝙蝠算法被构建.该算法将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中,充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象,提高优化性能.数值结果表明,新算法具有全局搜索能力强、计算精度高和数值稳定性好等特点,也适用于高维绝对值方程问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖庆宪	上海理工大学管理学院	107	667	11.0	21.0
2	李国成	上海理工大学管理学院	25	111	7.0	9.0