基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

翁健高; 白琳; 易向阳; 李道丰

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基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

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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。

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来源
《广西大学学报：自然科学版》 |2017年第3期|1137-1144|共8页
作者
翁健高; 白琳; 易向阳; 李道丰;
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作者单位

广西大学计算机与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
蝙蝠算法; 选择; 交叉; 变异因子; 竟争机制; 收敛速度; 遗传算法;

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