資料介紹
優化問題廣泛存在于工程技術、經濟管理等各個領域。實際問題的復雜性,導致傳統的優化方法難以解決這些問題。隨著迭代計算過程的推進,標準蝙蝠算法在進化后期容易陷入局部最優且種群多樣性差。雖然目前已有大量工作針對蝙蝠算法的性能進行了改進,但難以同時滿足收斂速度與尋優精度的要求。針對這些問題,提岀了基于羅盤算子的改進蝙蝠算法,借鑒鴿群優化算法,引入了羅盤算子幫助蝙蝠種群快速找到質量高的饣體,提髙蝙蝠算法的開發和搜索能力。之后在 MATLAB環境下,通過6種經典多維測試函數分別對該算法與遺傳算法、標準蝙蝠算法進行仿真對比實驗與雙側t檢驗。結果表明,改進算法的進化效率、優化深度和成功率均得到了較大程度的提升,對工程復雜函數有很大的價值。
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