針對(duì)蝙蝠算法收斂速度不高,且后期易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),提出分工協(xié)同蝙蝠算法,該算法將蝙蝠群體按適應(yīng)度從小到大分為精英族群、平凡族群和淘汰族群,對(duì)不同族群采用不同的進(jìn)化策略,并注重個(gè)體信息共享。實(shí)驗(yàn)表明:該算法的搜索性能比基本蝙蝠算法和相關(guān)文獻(xiàn)中的算法都有顯著提高,且該算法魯棒性強(qiáng),便于應(yīng)用,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。 

【文章來源】：電腦與信息技術(shù). 2020,28(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 分工協(xié)同蝙蝠算法與基本蝙蝠算法進(jìn)化比對(duì)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新型全局優(yōu)化蝙蝠算法[J]. 李煜,馬良.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2013(09)



本文編號(hào)：3293986