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具有自适应步长与协同寻优的蝙蝠烟花混合算法 被引量:3
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作者 莫海淼 赵志刚 +2 位作者 曾敏 石静 温泰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1423-1429,共7页
论文提出了一种新的群体智能优化算法--蝙蝠烟花混合算法.该算法采用蝙蝠算法在全局最优附近的位置信息、蝙蝠发出的频率、全局最优以及烟花的位置信息构造了新的爆炸半径,使烟花算法在寻优的过程中能够自动地调整步长;并且使蝙蝠个体... 论文提出了一种新的群体智能优化算法--蝙蝠烟花混合算法.该算法采用蝙蝠算法在全局最优附近的位置信息、蝙蝠发出的频率、全局最优以及烟花的位置信息构造了新的爆炸半径,使烟花算法在寻优的过程中能够自动地调整步长;并且使蝙蝠个体与烟花个体实现协同寻优;最后,采用"精英-随机"策略选择下一代烟花,增加了烟花种群的多样性.与其他算法(如蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法等)相比,函数优化问题以及0-1背包问题的对比实验结果表明:论文提出的混合算法的整体性能优于其他五种算法. 展开更多
关键词 烟花算法 蝙蝠算法 蝙蝠烟花混合算法 函数优化 0-1背包问题
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