【摘 要】
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针对量子蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型量子蝙蝠算法。引入自然选择,在每次迭代过程中对整个种群适应度值进行排序,用部分较好个体的位置替换部
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006)
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针对量子蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型量子蝙蝠算法。引入自然选择,在每次迭代过程中对整个种群适应度值进行排序,用部分较好个体的位置替换部分较差个体的位置,保存个体历史最优适应度函数值。针对蝙蝠算法的频率引入优化因子,使蝙蝠在迭代初期发出较高频率进行全局搜索猎物,在迭代后期降低频率,提高局部搜索能力。对4个标准测试函数进行测试,测试结果表明,改进型量子蝙蝠算法有更好的收敛速度和求解精度。将改进的算法应用于典型化工过程的动态优化问题中,优化结果接近于最优值,性能良好,结果验证了该算法
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