原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的蝙蝠算法用于求解约束优化问题.该算法利用佳点集方法构造初始种群以维持群体的多样性,引入惯性权重以协调算法的勘探和开发能力.为了避免算法陷入局部最优,对当前全局最优解进行多样性变异操作.通过对四个标准测试函数和化工应用的仿真实验并与其他算法进行比较,结果表明了该算法具有较强的全局搜索能力.
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文献信息
篇名 求解约束优化问题的改进蝙蝠算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 蝙蝠算法 约束优化问题 多样性变异 佳点集方法
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2350-2353
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龙文 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室 53 474 13.0 20.0
2 张文专 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室 22 172 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
蝙蝠算法
约束优化问题
多样性变异
佳点集方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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