本文選題：Markov鏈 + 蝙蝠算法��； 參考：《計算機工程》2017年07期

【摘要】：針對當前蝙蝠算法的性能改進缺少嚴謹?shù)氖諗啃宰C明,導致算法的改進不具備明確的理論意義的問題,從數(shù)學概率以及蝙蝠算法狀態(tài)轉(zhuǎn)移滿足Markov過程的角度為出發(fā)點,通過建立合理的Markov鏈模型研究蝙蝠個體狀態(tài)的轉(zhuǎn)移行為,論證蝙蝠群體狀態(tài)空間具有可約性和齊次性,從理論上證明蝙蝠算法滿足隨機算法的收斂準則,保證算法能100%收斂到全局最優(yōu)解。
[Abstract]:In view of the lack of rigorous convergence proof for the performance improvement of the current bat algorithm, which leads to the lack of clear theoretical significance for the improvement of the algorithm, the mathematical probability and the state transition of the bat algorithm satisfying the Markov process are taken as the starting point. By establishing a reasonable Markov chain model to study the individual state transfer behavior of bats, the reducibility and homogeneity of the bat population state space are demonstrated. It is theoretically proved that the bat algorithm satisfies the convergence criteria of the stochastic algorithm. The algorithm is guaranteed to converge to the global optimal solution by 100%.
【作者單位】： 杭州電子科技大學通信工程學院;杭州電子科技大學電子信息學院;
【基金】：浙江省自然科學基金青年基金(LQ13F010010) 浙江省重點科技創(chuàng)新團隊項目(2013TD03) 浙江省“電子科學與技術”重中之重學科開放基金(GK13020320003/004)
【分類號】：O211.62;TP18

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本文編號：1935162