【摘 要】
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针对基本蝙蝠群（BA）在求解高维复杂问题时容易陷入局部最优解且求解精度较低的问题,提出混合教与学算法的蝙蝠群算法（ITLBOBA）.首先在蝙蝠群的速度更新公式中加入惯性权重,并运用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61561001）
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针对基本蝙蝠群（BA）在求解高维复杂问题时容易陷入局部最优解且求解精度较低的问题,提出混合教与学算法的蝙蝠群算法（ITLBOBA）.首先在蝙蝠群的速度更新公式中加入惯性权重,并运用非线性递减策略,然后将其与线性递减的教与学算法相结合,采用两个种群同时对算法进行更新,最后对种群进行混沌扰动,保持粒子的多样性.数值试验证明无论是收敛速度,还是收敛精度都明显得到了改善.
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