一种改进的自适应混合型蝙蝠算法

• 作者: 刘升 杜艳艳
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 蝙蝠算法 收缩因子 优化函数 全局优化
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 135-140
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对基本蝙蝠算法(BA)存在的寻优精度不高,易出现早熟收敛等缺陷,本文提出了一种改进的自适应混合型蝙蝠算法(YSBA).首先,该算法舍弃了速度这一参数,简化了计算;其次,加入位置收缩因子β,用来控制与约束蝙蝠的位置,平衡蝙蝠算法中局部和全局搜索,提高算法的寻优精度,最后,重新设置了响度A和脉冲频率r的计算方法,此方法可以也可以避免陷入局部最优.最后通过11个典型的基准函数优化试验,与基本蝙蝠算法(BA)以及采用机动飞行的蝙蝠算法(MFBA)相比,发现改进的自适应混合型蝙蝠算法能够解决局部过分搜索的问题,避免陷入局部最优值,具有较高的计算精度.

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	杜艳艳	上海工程技术大学管理学院	2	11	2.0	2.0