本文選題：蝙蝠算法 + 非線性混合整數(shù)規(guī)劃��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年06期

【摘要】：針對非線性混合整數(shù)規(guī)劃問題,提出了一種改進(jìn)的蝙蝠算法.構(gòu)造出一種自適應(yīng)調(diào)整的局部搜索步長,同時(shí)對整數(shù)變量采用單位步長搜索,以此逐步提高蝙蝠算法的局部開發(fā)能力;引入自然選擇原理,平衡改進(jìn)蝙蝠算法的全局搜索能力;初始一個(gè)可行解,保證算法的正確搜索方向.通過13個(gè)常見的測試函數(shù)測試結(jié)果表明,改進(jìn)的蝙蝠算法對求解非線性混合整數(shù)規(guī)劃問題,在成功率和精度方面都不亞于改進(jìn)的粒子群算法.
[Abstract]:An improved bat algorithm is proposed for nonlinear mixed integer programming problem. An adaptive local search step is constructed, and the integer variable is searched by unit step size, which can gradually improve the local development ability of bat algorithm, and introduce natural selection principle to balance the global search ability of the improved bat algorithm. An initial feasible solution ensures the correct search direction of the algorithm. The test results of 13 common test functions show that the improved bat algorithm is no less successful and accurate than the improved particle swarm optimization algorithm in solving nonlinear mixed integer programming problems.
【作者單位】： 山西大同大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272095);國家自然科學(xué)基金青年基金(41401521) 山西大同大學(xué)科學(xué)研究項(xiàng)目(2016K1)
【分類號】：O221.4;TP18

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本文編號：1934578