融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法
Bat optimal algorithm combined uniform mutation with Gaussian mutation作者机构：河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004 河南大学计算机与信息工程学院河南开封475004 河南大学智能网络系统研究所河南开封475004
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2017年第32卷第10期
页 面：1775-1781页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：河南省科技攻关项目(162102110109) 河南省科技攻关重点项目(142102210036)
摘 要：为提高蝙蝠算法的寻优精度和收敛速度,提出一种融合均匀变异和高斯变异的蝙蝠优化算法.算法引入变异开关函数,该函数使所有蝙蝠个体在任何时期都有概率发生变异,使种群保持较高的多样性和活跃性.同时在算法整个寻优过程中融入均匀变异和高斯变异,两种变异机制共同协作使算法首先快速定位到全局最优解区域,随后完成局部精确搜索.仿真结果表明,改进后的算法寻优性能显著提高,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.
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