融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法
作者:
作者单位:

(1. 河南大学管理科学与工程研究所,河南开封475004;2. 河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475004;3. 河南大学智能网络系统研究所,河南开封475004)

作者简介:

李煜(1969-), 女, 教授, 博士, 从事智能算法、电子商务等研究;裴宇航(1990-), 男, 硕士生, 从事智能算法的研究.

通讯作者:

E-mail: ljs@henu.edu.cn

中图分类号:

TP301.6

基金项目:

河南省科技攻关项目(162102110109);河南省科技攻关重点项目(142102210036).


Bat optimal algorithm combined uniform mutation with Gaussian mutation
Author:
Affiliation:

(1. Research Institute of Management Science and Engineering,He'nan University,Kaifeng 475004,China;2. College of Computer and Information Engineering,He'nan University, Kaifeng 475004,China;3. Institute of Intelligent Network System,He'nan University,Kaifeng 475004,China)

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    摘要:

    为提高蝙蝠算法的寻优精度和收敛速度,提出一种融合均匀变异和高斯变异的蝙蝠优化算法.算法引入变异开关函数,该函数使所有蝙蝠个体在任何时期都有概率发生变异,使种群保持较高的多样性和活跃性.同时在算法整个寻优过程中融入均匀变异和高斯变异,两种变异机制共同协作使算法首先快速定位到全局最优解区域,随后完成局部精确搜索.仿真结果表明,改进后的算法寻优性能显著提高,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.

    Abstract:

    In order to improve the convergence speed and the precision of bat algorithm(BA), a bat optimal algorithm combined uniform mutation with Gaussian mutation(UGBA) is proposed. A mutation switch function which makes all individuals have the probability of mutation operation in the whole process is introduced to ensure the population diversity and activity. Meanwhile, uniform mutation and Gaussian mutation are integrated into the whole procedure, which can allow the algorithm to locate global optimal space quickly and implement the accuracy of the solution. Simulation results show that the improved algorithm has faster convergence speed and higher convergence accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李煜,裴宇航,刘景森.融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法[J].控制与决策,2017,32(10):1775-1781

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  • 在线发布日期: 2017-09-30
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