基于改进蝙蝠算法的混合整数规划问题

发布时间：2018-05-25 20:30

  本文选题：蝙蝠算法 + 非线性混合整数规划　； 参考：《微电子学与计算机》2017年06期

【摘要】：针对非线性混合整数规划问题,提出了一种改进的蝙蝠算法.构造出一种自适应调整的局部搜索步长,同时对整数变量采用单位步长搜索,以此逐步提高蝙蝠算法的局部开发能力;引入自然选择原理,平衡改进蝙蝠算法的全局搜索能力;初始一个可行解,保证算法的正确搜索方向.通过13个常见的测试函数测试结果表明,改进的蝙蝠算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面都不亚于改进的粒子群算法.
[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.
【作者单位】： 山西大同大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61272095);国家自然科学基金青年基金(41401521) 山西大同大学科学研究项目(2016K1)
【分类号】：O221.4;TP18

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本文编号：1934578