基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

• 作者: 易向阳 李道丰 白琳 翁健高
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 蝙蝠算法 选择 交叉 变异因子 竞争机制 收敛速度 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 1137-1144
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2017.1137

摘要

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA).该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题.Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易向阳	广西大学计算机与电子信息学院	18	74	4.0	8.0
2	李道丰	广西大学计算机与电子信息学院	15	73	5.0	8.0
3	翁健高	广西大学计算机与电子信息学院	8	9	2.0	2.0
4	白琳	广西大学计算机与电子信息学院	4	4	1.0	2.0