基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法
Improved bat algorithm based on Gaussian disturbance and exponential decreasing strategy
1. 郑州财经学院 现代物流与管理系, 郑州 450000
2. 河南大学 a. 商学院; b. 管理科学与工程研究所, 河南 开封 475004
摘要
针对基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、收敛精度不高、稳定性不强等问题，提出基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法（GDEDBA）。将指数递减策略引入速度更新公式，使算法迅速进入局部寻优并展开精确搜索；构造高斯扰动项加入到局部新解产生公式，使局部新解中所有粒子与当前全局最优粒子产生信息交流与学习，防止陷入局部最优，增加种群多样性；设计扰动控制因子来控制高斯扰动的扰动范围，增强算法的稳定性。15个测试函数的仿真结果表明，改进算法的寻优性能显著提高，收敛速度更快，求解精度更高，稳定性更强。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71601071)
国家教育部人文社科青年基金资助项目(15YJC630079)
河南省重点研发与推广专项资助项目(182102310886)
河南省科技攻关重点项目(162102110109)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0802
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1384-1389
文章编号: 1001-3695(2020)05-020-1384-06
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
宋一民, 李煜. 基于高斯扰动和指数递减策略的改进蝙蝠算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1384-1389. (Song Yimin, Li Yu. Improved bat algorithm based on Gaussian disturbance and exponential decreasing strategy [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1384-1389. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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