带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法

• 作者: 刘峰 温泰 莫海淼 赵志刚
• 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 粒子群算法 蝙蝠粒子群混合算法 协同寻优 函数优化
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 2235-2242
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3735字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2018.2235

摘要

为了进一步提高粒子群算法的性能,提出了一种新的群体智能优化算法——带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法.该混合算法利用蝙蝠个体脉冲的回声定位对最优粒子gbest进行高斯扰动而产生一个局部解,把该局部解加到蝙蝠种群中,然后根据局部解的位置优劣与蝙蝠个体产生的响度来更新粒子群.在寻优过程中,对gbest进行高斯扰动增加了种群的多样性而避免粒子群过快陷入局部最优,并且加强了蝙蝠种群与粒子群的信息交互,协同寻优.与蝙蝠算法﹑标准粒子群算法﹑烟花算法﹑带高斯扰动的粒子群算法﹑粒子群差分算法相比,带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法的总体性能优于其他5种算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵志刚	广西大学计算机与电子信息学院	45	417	13.0	19.0
2	刘峰	广西大学计算机与电子信息学院	9	28	3.0	5.0
3	温泰	广西大学计算机与电子信息学院	9	8	2.0	2.0
4	莫海淼	广西大学计算机与电子信息学院	6	3	1.0	1.0