【摘 要】
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针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗 传算法相结合的优化蝙蝠算法（ GABA）.该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法
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针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗 传算法相结合的优化蝙蝠算法（ GABA）.该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全 局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避 免产生局部最优问题.Mat lab环境下的仿真实验结果表明：与基本B A算法对比,改进后算法（ GABA） 在收 敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维 多极值
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