【摘 要】
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蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法。在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局
【机 构】
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上海理工大学管理学院; 淮阴工学院经济管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71271138);教育部人文社会科学规划基金项目(10YJA630187);教育部高校博士学科点专项科研基金项目(20093120110008);上海市教委科研创新重点项目(12ZS133);上海市重点学科建设资助项目(S30504)
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蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法。在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局部搜索能力的优化算法,通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到蝙蝠算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度。改进算法有效结合了基本蝙蝠算法的全局优化能力和混沌算法的局部搜索能力,对经典函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在寻优精度和全局收敛能力方面优于基本蝙蝠算法,是解决工程应用中复杂函数优化问题的一种有效方法。
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