蝙蝠算法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf

1、蝙蝠算法(Bat Algorithm，BA)是劍橋大學(xué)學(xué)者Yang通過模擬蝙蝠回聲定位行為于2010提出的一種新的元啟發(fā)式搜索算法，BA的原理是通過把蝙蝠個(gè)體當(dāng)成搜索空間的解，通過調(diào)整蝙蝠個(gè)體的響度和脈沖率，追隨當(dāng)前解空間中的最優(yōu)蝙蝠，從而整個(gè)種群產(chǎn)生從無序到有序的搜索過程。蝙蝠算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和收斂速度，但它也和其他全局優(yōu)化算法一樣，存在易陷入局部最優(yōu)解，解精度不高等問題。
　　本文首先對(duì)蝙蝠算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與算法

2、原理、流程進(jìn)行了詳細(xì)描述，并通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了算法中的參數(shù)r0和fmax的作用，在分析的基礎(chǔ)上，對(duì)蝙蝠算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了兩種改進(jìn)策略。本文的研究工作主要有:
　　(1)論文以求解最優(yōu)化問題的描述作為引入，接著介紹了元啟發(fā)式搜索算法的原理和特性，然后介紹了蝙蝠算法在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并詳細(xì)說明了蝙蝠算法的流程和具體實(shí)現(xiàn)。之后分析了蝙蝠算法中的相關(guān)參數(shù)r0和fmax的作用，為后面兩章的算法改進(jìn)做了準(zhǔn)備工作。
　　(2)根據(jù)蝙

3、蝠算法的缺陷，提出了變權(quán)混沌蝙蝠算法，通過變慣性權(quán)因子調(diào)節(jié)蝙蝠的運(yùn)動(dòng)速度，而加入混沌機(jī)制的局部搜索，可以增強(qiáng)算法的局部搜索能力。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)比了它和蝙蝠算法、基于差分進(jìn)化的蝙蝠算法的求解能力，并分析了在不同維度下，三種算法的求解精度變化。
　　(3)在變權(quán)混沌蝙蝠算法的基礎(chǔ)上，把差分進(jìn)化思想融入到蝙蝠算法中，提出一種基于二次差分進(jìn)化的混合蝙蝠算法，兩種不同的差分方式分別增強(qiáng)了蝙蝠算法的全局搜索和局部搜索能力。通過實(shí)驗(yàn)表明了改進(jìn)