针对蝙蝠算法在进行局部搜索时,易使算法陷入局部极值的束缚,导致算法收敛精度不高的缺陷,提出了使用t-分布对局部搜索时的最优解进行变异操作.为最优解各维度增加t分布型随机扰动项,选取7个经典测试函数做仿真实验.实验结果表明:改进的蝙蝠算法在收敛精度和速度上有显著提升,说明通过对最优解实施t-分布扰动能够使算法摆脱局部极值的束缚,显著提高收敛精度.
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