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摘要
蝙蝠算法(BA)收敛精度不高、收敛速度缓慢、易陷入局部极值,借鉴布谷鸟算法和正弦余弦算法的优化策略,提出了一种基于Sobol序列和间歇Lévy跳跃的改进蝙蝠算法(LZBA).利用Sobol序列初始化蝙蝠的位置,重新定义自适应惯性权重和寻优因子,平衡局部和全局搜索能力,采用概率性替换策略,增加种群多样性,通过Lévy跳跃和混沌扰动全局最优解,试图跳出局部最优.选择几个不同维度的标准测试函数进行对比寻优实验,实验分析表明:LZBA无论在普适性、稳定性还是收敛精度方面均优于BA算法和CS算法.
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