基于精英反向学习的混沌蝙蝠算法

发布时间：2022-08-08 16:36

　　针对基本蝙蝠算法存在的后期收敛速度慢、易陷入局部极值、稳定性差等缺点,提出一种基于精英反向学习的混沌蝙蝠算法。该算法引入精英反向学习策略,通过比较精英个体与其的反向解并择优,充分利用优秀个体信息,加快算法收敛速度,同时,在迭代过程中对蝙蝠位置进行混沌扰动,增加种群多样性,有效地提高了算法的搜索能力和搜索精度。数值测试结果表明,新算法有较快收敛速度及较高的寻优精度。 

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【参考文献】：
期刊论文
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[5]蝙蝠算法收敛性分析[J]. 李枝勇,马良,张惠珍.  数学的实践与认识. 2013(12)
[6]一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用[J]. 张宇楠,刘付永.  广西民族大学学报(自然科学版). 2013(02)
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[9]遗传变异蝙蝠算法在0-1背包问题上的应用[J]. 李枝勇,马良,张惠珍.  计算机工程与应用. 2014(11)
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本文编号：3671854