混合教与学算法的蝙蝠群算法

作者：韩俊茹; 史旭栋

来源：兰州文理学院学报(自然科学版), 2018, 32(03): 29-42.

DOI：10.13804/j.cnki.2095-6991.2018.03.004

• 教与学算法
• 蝙蝠群算法
• 混沌扰动
• 双种群

针对基本蝙蝠群(BA)在求解高维复杂问题时容易陷入局部最优解且求解精度较低的问题,提出混合教与学算法的蝙蝠群算法(ITLBOBA).首先在蝙蝠群的速度更新公式中加入惯性权重,并运用非线性递减策略,然后将其与线性递减的教与学算法相结合,采用两个种群同时对算法进行更新,最后对种群进行混沌扰动,保持粒子的多样性.数值试验证明无论是收敛速度,还是收敛精度都明显得到了改善.

• 单位
  宁夏大学