融合正弦余弦的蝙蝠算法

• 作者: 刘升 王兴凡 韩斐斐
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 正弦余弦算法 蝙蝠算法 寻优性能 最优值
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 122-126,131
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.03.029

摘要

蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一种新颖的随机型搜索优化算法,针对蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出了一种融合正弦余弦的蝙蝠算法(SCABA),即在算法迭代后期,引入正弦余弦操作来更新当前蝙蝠个体的位置,从而避免算法陷入局部最优,增强算法的全局寻优能力.通过6个标准测试函数对改进算法、MFBA和基本BA进行测试比较,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,相比于基本BA算法,其收敛精度和鲁棒性有了很大程度地提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘升	上海工程技术大学管理学院	89	467	10.0	19.0
2	韩斐斐	上海工程技术大学管理学院	7	7	2.0	2.0
3	王兴凡	上海工程技术大学管理学院	3	4	1.0	2.0