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题名带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法
被引量：10
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作者
郑云水
岳小雪
林俊亭
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第12期3629-3633,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61261014)
兰州交通大学青年基金资助项目(2011014)
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文摘
为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题。利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWGM既保持了BA本就具有的较强的全局搜索能力及快速收敛能力,又增强了算法的局部深度搜索性能;且当算法满足变异条件时,对当前全局最优个体执行高斯变异操作,以增强个体跳出局部极值点的束缚能力。选取几个典型函数进行测试,结果显示,SFLBAWGM的优化性能有了显著提高,即具有较快的收敛速度、较高的寻优精度、收敛稳定性和收敛可靠性,验证了SFLBAWGM的有效性和优越性,并且在高维函数上的优势更为明显,适合工程应用中各种高维多极值的复杂函数优化问题。
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关键词
蝙蝠算法
混合蛙跳算法
高斯变异
局部深度搜索
局部最优
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Keywords
bat algorithm （BA）
shuffled frogleapingalgorithm （sfla）
Gauss mutation
local deeply searching
local optima
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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