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摘要:
对基本的蝙蝠算法及其他群智能优化算法进行试验研究后,发现基本蝙蝠算法存在易陷入局部最优、求解精度不高等缺陷,而细菌觅食算法具有群体智能算法并行搜索、易跳出局部极小值等优点.由于基本蝙蝠算法对求解的空间搜索不充分,通过实验分析提出了试探扰动因子;另外针对蝙蝠算法缺乏对父代的继承性,分别使用线性递减权重法、随机权重法和自适应权重法对蝙蝠算法求解性能进行了对比实验,发现随机惯性权重求解精度较高.基于以上分析,提出了一种改进的新型蝙蝠算法.该算法融合细菌觅食算法的趋化算子来改进蝙蝠算法的局部搜索能力,增加试探扰动因子来提高算法的求解精度和充分性,采用随机惯性权重来均衡算法的探索能力和挖掘能力.为了验证该算法的性能,选择几个高维的经典函数进行实验,结果表明,改进的新型蝙蝠算法同基本的蝙蝠算法和粒子群算法相比提高了寻优性能.
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文献信息
篇名 改进的新型蝙蝠算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 蝙蝠算法 细菌觅食算法 翻滚 惯性权重 扰动因子
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 63-67,72
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 4710字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.05.015
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 张颖江 湖北工业大学计算机学院 45 285 9.0 14.0
2 吕赵明 湖北工业大学计算机学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
蝙蝠算法
细菌觅食算法
翻滚
惯性权重
扰动因子
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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