针对蝙蝠算法收敛速度不高,且后期易陷入局部最优的缺点,提出分工协同蝙蝠算法,该算法将蝙蝠群体按适应度从小到大分为精英族群、平凡族群和淘汰族群,对不同族群采用不同的进化策略,并注重个体信息共享。实验表明:该算法的搜索性能比基本蝙蝠算法和相关文献中的算法都有显著提高,且该算法鲁棒性强,便于应用,具有较强的实用价值。
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