【摘 要】
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针对和声搜索算法收敛速度慢、寻优精度低的问题,文章提出了一种基于改进蝙蝠的协同寻优和声搜索算法(RBHS)。该混合算法的主要思想是引入蝙蝠算法的局部搜索机制,让蝙蝠种群
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762009)的成果之一
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针对和声搜索算法收敛速度慢、寻优精度低的问题,文章提出了一种基于改进蝙蝠的协同寻优和声搜索算法(RBHS)。该混合算法的主要思想是引入蝙蝠算法的局部搜索机制,让蝙蝠种群在最优和声个体附近进行更加详细的局部搜索,并且加强了蝙蝠种群与和声库的信息交互协同寻优。同时对最优和声个体进行高斯扰动,以增加种群的多样性,避免过快地陷入局部最优解。将RBHS算法与目前比较优秀的改进和声搜索算法对比表明,仿真实验表明RBHS算法的收敛速度更快、寻优精度更高。
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