本文選題：蝙蝠算法 + 選擇��； 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：針對基本蝙蝠算法后期收斂速度不夠快、早熟、尋優(yōu)精度不高、容易出現(xiàn)局部最優(yōu)問題等情況,提出與遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化蝙蝠算法(GABA)。該優(yōu)化算法嵌入了競爭機(jī)制以及遺傳算法,利用遺傳算法具有的全局搜索性能,讓種群進(jìn)化時具有更豐富的多樣性,在解決算法早熟問題的同時,提高了局部廣度搜索性能,避免產(chǎn)生局部最優(yōu)問題。Matlab環(huán)境下的仿真實驗結(jié)果表明:與基本BA算法對比,改進(jìn)后算法(GABA)在收斂速度及精度上均有明顯提高,特別在高維函數(shù)上的搜索能力更為明顯,可針對工程應(yīng)用過程中出現(xiàn)的高維多極值復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
[Abstract]:In order to solve the problem of early maturity , the improved algorithm ( GABA ) has improved local breadth search performance , which can improve the local breadth search performance and avoid the local optimal problem . The results of simulation in Matlab environment show that the improved algorithm ( GABA ) has a better performance in convergence speed and precision , especially in high - dimensional functions , and can be optimized for the high - dimensional multi - extrema complex function in engineering application .

【作者單位】： 廣西大學(xué)計算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61362010) 廣西自然科學(xué)基金項目(2011GXNSFA018152)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1773192