带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法

• 作者: 岳小雪 林俊亭 郑云水
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 蝙蝠算法 混合蛙跳算法 高斯变异 局部深度搜索 局部最优
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3629-3633
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.12.023

摘要

为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题.利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWGM既保持了BA本就具有的较强的全局搜索能力及快速收敛能力,又增强了算法的局部深度搜索性能;且当算法满足变异条件时,对当前全局最优个体执行高斯变异操作,以增强个体跳出局部极值点的束缚能力.选取几个典型函数进行测试,结果显示,SFLBAWGM的优化性能有了显著提高,即具有较快的收敛速度、较高的寻优精度、收敛稳定性和收敛可靠性,验证了SFLBAWGM的有效性和优越性,并且在高维函数上的优势更为明显,适合工程应用中各种高维多极值的复杂函数优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑云水	兰州交通大学自动化与电气工程学院	37	156	8.0	10.0
2	林俊亭	兰州交通大学自动化与电气工程学院	30	197	9.0	12.0
3	岳小雪	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	33	3.0	3.0