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自適應(yīng)多普勒補(bǔ)償與變異選擇的蝙蝠算法

發(fā)布時間:2021-01-15 05:14
  為克服蝙蝠算法在高維優(yōu)化問題上求解精度低和早熟收斂的缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的蝙蝠算法。首先根據(jù)蝙蝠相對獵物距離的遠(yuǎn)近程度,對頻率引入自適應(yīng)多普勒補(bǔ)償策略,并結(jié)合速度偏移機(jī)制修正飛行方向,產(chǎn)生靠近最優(yōu)個體的新位置;其次對最優(yōu)個體構(gòu)造自適應(yīng)變異選擇策略,先利用柯西變異產(chǎn)生的較大步長擺脫局部極值的束縛,后利用高斯變異產(chǎn)生的較小步長精細(xì)搜尋最優(yōu)區(qū)域;最后通過調(diào)整響度和脈沖發(fā)射率,平衡算法的全局探索和局部開發(fā)能力。從理論上分析了算法的收斂性和運(yùn)算復(fù)雜性,對12個標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)在不同維度下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與近年來其他蝙蝠算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明改進(jìn)的算法在求解高維優(yōu)化問題上具有較優(yōu)的收斂速度和精度。 

【文章來源】:計算機(jī)科學(xué)與探索. 2020,14(01)北大核心

【文章頁數(shù)】:15 頁

【部分圖文】:

自適應(yīng)多普勒補(bǔ)償與變異選擇的蝙蝠算法


f3函數(shù)收斂曲線

曲線,函數(shù),曲線,曲線圖


f4函數(shù)收斂曲線

方式,位置,獵物,蝙蝠


經(jīng)過多普勒補(bǔ)償后的頻率控制了飛行速度的快慢,進(jìn)而影響個體在搜索空間中的新位置,為直觀描述補(bǔ)償策略指導(dǎo)新解的準(zhǔn)確性,將向量空間簡化到二維平面。圖1表示在t-1時刻,固定相同位置xit-1、速度vit-1和獵物x*時,蝙蝠利用兩種方式產(chǎn)生新位置的差異。在方式1中,蝙蝠的頻率fi沒有經(jīng)過多普勒補(bǔ)償,而是在上下區(qū)間內(nèi)取隨機(jī)值,因此頻率可大可小,如圖1(a)所示,沒能修正新速度vit的模長和方向,最終使新位置xit遠(yuǎn)離獵物x*。在方式2中,根據(jù)個體與獵物在前后時刻相對遠(yuǎn)近的變化,蝙蝠的頻率fit受到多普勒效應(yīng)的自適應(yīng)調(diào)整。圖1(b)表示當(dāng)蝙蝠個體遠(yuǎn)離獵物時,經(jīng)過補(bǔ)償策略的影響,接收到更低的頻率。較小的頻率作用于交換順序后的位移偏差x*-xit-1,最終與速度偏差w(vit-1-vm)共同決定新速度vit,此時vit的模長小于舊速度vit-1的模長,方向比vit-1向著獵物x*,圍繞在獵物周圍減速飛行。圖1(c)表示當(dāng)蝙蝠個體接近獵物時,同樣受到補(bǔ)償策略的影響,此時接收到更高的頻率,結(jié)合速度和位移偏差產(chǎn)生新速度vit,其模長大于vit-1的模長,方向比vit-1更加接近x*,從而加速飛向獵物。從圖1(b)和圖1(c)可知,個體在接收到更低或更高頻率時,通過方式2產(chǎn)生的xit要比方式1接近x*,促使蝙蝠努力朝最優(yōu)解的方向飛行。根據(jù)多普勒效應(yīng)自適應(yīng)補(bǔ)償頻率,調(diào)整飛行速度的大小和方向,盡可能地模擬蝙蝠在捕食中發(fā)生的自然行為,產(chǎn)生更接近獵物的新個體,從而快速定位到全局最優(yōu)區(qū)域,提高全局探索能力。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]改進(jìn)蝙蝠算法柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[J]. 李帆,高東,許欣,張玉良.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(21)
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[3]融合均勻變異與高斯變異的蝙蝠優(yōu)化算法[J]. 李煜,裴宇航,劉景森.  控制與決策. 2017(10)
[4]一種基于Lévy飛行軌跡的蝙蝠算法[J]. 謝健,周永權(quán),陳歡.  模式識別與人工智能. 2013(09)
[5]蝙蝠算法收斂性分析[J]. 李枝勇,馬良,張惠珍.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識. 2013(12)
[6]具有混沌搜索策略的蝙蝠優(yōu)化算法及性能仿真[J]. 劉長平,葉春明.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2013(06)



本文編號:2978297

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