【摘 要】
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针对基本蝙蝠算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了二次飞行和随机扰动的改进策略.每只蝙蝠对自身位置进行随机扰动后,对上代速度采用自适应学习权重,使蝙蝠
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针对基本蝙蝠算法存在着不易跳出局部寻优、搜索精度低等问题,提出了二次飞行和随机扰动的改进策略.每只蝙蝠对自身位置进行随机扰动后,对上代速度采用自适应学习权重,使蝙蝠能够趋好避坏地进行飞行搜索;为了保证种群多样性,对种群中最差的一部分蝙蝠进行惩罚,舍弃对上代速度的学习,进行二次飞行搜索,提高算法的全局搜索能力.通过对七个典型不同类型的基准函数进行实验测试,结果表明了改进策略对算法的优化精度和全局搜索能力有很大的提高,使改进的算法拥有更好的的收敛速度和寻优精度.
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