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《南华大学学报(自然科学版)》 2019年01期
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一种改进的混合蝙蝠算法

郜振华  吴昊  
【摘要】:为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。
【作者单位】安徽工业大学管理科学与工程学院
【分类号】:TP18

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 盛孟龙;贺兴时;王慧敏;;一种改进的自适应变异蝙蝠算法[J];计算机技术与发展;2014年10期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 薛菲;基于蝙蝠算法的启发式智能优化研究与应用[D];北京工业大学;2016年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 魏峻;;一种有效的支持向量机参数优化算法[J];计算机技术与发展;2015年12期
2 常青;贺兴时;;基于t分布变异的蝙蝠算法[J];西安工程大学学报;2015年05期
3 马祥丽;张惠珍;马良;;求解一般整数规划问题的改进蝙蝠算法[J];数学理论与应用;2015年01期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 韩福霞;刘宏志;;基于蝙蝠算法的信息工程监理多目标优化研究[J];现代计算机;2013年19期
2 张宇楠;刘付永;;一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用[J];广西民族大学学报(自然科学版);2013年02期
3 刘长平;叶春明;;具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真[J];系统仿真学报;2013年06期
4 李枝勇;马良;张惠珍;;0-1规划问题的元胞蝙蝠算法[J];计算机应用研究;2013年10期
5 盛晓华;叶春明;;蝙蝠算法在PFSP调度问题中的应用研究[J];工业工程;2013年01期
6 王凡;贺兴时;王燕;杨松铭;;基于CS算法的Markov模型及收敛性分析[J];计算机工程;2012年11期
7 黄福员;;一种改进的动量粒子群算法及实验分析[J];计算机应用与软件;2009年10期
【相似文献】
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1 郜振华;吴昊;;一种改进的混合蝙蝠算法[J];南华大学学报(自然科学版);2019年01期
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3 吴天行;郭键;;基于“反学习”理论的人工蜂群算法在订单分批问题中的应用[J];物流技术;2017年12期
4 龙文;蔡绍洪;焦建军;伍铁斌;;一种改进的灰狼优化算法[J];电子学报;2019年01期
5 郜振华;吴昊;李鸣;;基于蝙蝠算法的车间设施布局研究[J];南阳理工学院学报;2018年06期
6 任刚;邓攀;杨超;吴长茂;;基于结构并行的MRBP算法[J];计算机研究与发展;2018年06期
7 张水平;陈阳;;自适应搜索云逃逸的果蝇优化算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2018年09期
8 冶忠林;赵海兴;张科;朱宇;;基于多视图集成的网络表示学习算法[J];计算机科学;2019年01期
9 陶新民;李晨曦;沈微;常瑞;王若彤;刘艳超;;基于密度敏感最大软间隔SVDD不均衡数据分类算法[J];电子学报;2018年11期
10 么鸿原;王海鹏;焦莉;林雪原;;基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法[J];海军航空工程学院学报;2018年02期
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2 王璐;姜亢;张鹏;;星上压缩算法评测方案[A];第四届高分辨率对地观测学术年会论文集[C];2017年
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2 丁才昌;分布估计算法性能及分类研究[D];武汉大学;2014年
3 王则林;基于智能算法的包匹配分析与研究[D];武汉大学;2015年
4 王洋;基于分治的进化算法研究及应用[D];西安电子科技大学;2017年
5 刘成昊;在线学习算法研究与应用[D];浙江大学;2017年
6 解修蕊;Spiking神经网络学习算法及其应用研究[D];电子科技大学;2016年
7 侯薇;基于博弈论的协同演化算法研究[D];哈尔滨工程大学;2014年
8 章雒霏;基于机器学习的双麦克风手机语音增强算法研究[D];南京师范大学;2017年
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1 胡晓朋;类电磁机制算法及其在电磁综合问题中的应用研究[D];江苏科技大学;2018年
2 李肇基;萤火虫优化算法的研究与应用[D];江苏科技大学;2018年
3 李倪宾;基于概念格的移动综合监管平台诈骗短信识别算法研究[D];湖南大学;2015年
4 赵彬平;基于进化算法的分类问题研究[D];南京信息工程大学;2018年
5 程竹元;基于受限路径相容的约束传播算法研究[D];吉林大学;2018年
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