針對(duì)和聲搜索算法收斂速度慢、尋優(yōu)精度低的問(wèn)題,文章提出了一種基于改進(jìn)蝙蝠的協(xié)同尋優(yōu)和聲搜索算法（RBHS）。該混合算法的主要思想是引入蝙蝠算法的局部搜索機(jī)制,讓蝙蝠種群在最優(yōu)和聲個(gè)體附近進(jìn)行更加詳細(xì)的局部搜索,并且加強(qiáng)了蝙蝠種群與和聲庫(kù)的信息交互協(xié)同尋優(yōu)。同時(shí)對(duì)最優(yōu)和聲個(gè)體進(jìn)行高斯擾動(dòng),以增加種群的多樣性,避免過(guò)快地陷入局部最優(yōu)解。將RBHS算法與目前比較優(yōu)秀的改進(jìn)和聲搜索算法對(duì)比表明,仿真實(shí)驗(yàn)表明RBHS算法的收斂速度更快、尋優(yōu)精度更高。 

【文章來(lái)源】：廣西教育學(xué)院學(xué)報(bào). 2019,(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)


本文編號(hào)：3534002