基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法

发布时间：2023-01-25 22:31

　　蝙蝠算法（Bat algorithm,BA）是一种新型的、搜索全局最优解的元启发式算法.为解决蝙蝠算法局部搜索时易陷入局部极值的问题,提出一种基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法（VGBA）.该算法利用速度的越界处理控制蝙蝠位置更新的范围,利用高斯扰动增强蝙蝠算法的全局搜索能力.选取8个测试问题进行数值实验,实验结果表明,VGBA算法在收敛精度和稳定性上比BA算法有显著提升. 

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
1 引言
2 蝙蝠算法
3 基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法
    3.1 速度的越界处理
    3.2 高斯扰动
    3.3 改进的蝙蝠算法(VGBA)的步骤如下
4 数值实验
    4.1 固定迭代次数评估算法所得目标函数值的精度
    4.2 评估算法达到给定目标函数值精度所需的迭代次数
    4.3 其他优化算法的寻优结果对比
    4.4 分析参数对算法的影响
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[3]蝙蝠算法优化极限学习机的电力负荷预测模型[J]. 孔令春,孙琼琼,杨照峰.  辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2016(01)
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[5]基于DE算法改进的蝙蝠算法的研究及应用[J]. 肖辉辉,段艳明.  计算机仿真. 2014(01)
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本文编号：3731865